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基于FrFT和改进BP神经网络的S700K转辙机电流曲线分析研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 论文的研究背景第9-10页
    1.2 论文的研究目的和意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 FrFT滤波理论第11-12页
        1.3.2 神经网络的应用研究第12-13页
        1.3.3 粒子群优化算法第13-14页
        1.3.4 转辙机故障诊断研究第14页
    1.4 论文的主要研究内容和组织结构第14-15页
    1.5 小结第15-16页
2 FrFT滤波理论分析第16-30页
    2.1 FrFT定义与性质第16-21页
        2.1.1 FrFT基本定义第16-17页
        2.1.2 FrFT时间-频率旋转定义第17-18页
        2.1.3 FrFT特征值与特征函数定义第18页
        2.1.4 FrFT的主要性质第18-20页
        2.1.5 离散分数傅里叶变换滤波算法第20-21页
    2.2 FrFT可行性分析第21-25页
        2.2.1 可行性验证第21-23页
        2.2.2 最优阶求解理论第23-25页
    2.3 动作电流曲线分析第25-30页
        2.3.1 监测原理第25-27页
        2.3.2 转辙机故障机理分析第27-29页
        2.3.3 电动转辙机动作电流特征向量的提取第29-30页
3 构建神经网络模型第30-39页
    3.1 BP神经网络第30-34页
        3.1.1 BP神经网络的组成第30-31页
        3.1.2 BP神经网络的学习过程第31-34页
    3.2 BP算法优化第34-39页
        3.2.1 粒子群算法的基本原理第35-36页
        3.2.2 粒子群算法优化BP神经网络第36-39页
4 故障分析模型的Matlab仿真验证第39-48页
    4.1 电流曲线的滤波第39-44页
        4.1.1 FrFT滤波过程第39-43页
        4.1.2 特征向量提取第43-44页
    4.2 故障分析模型建立第44-45页
    4.3 BP神经网络与PSO优化BP神经网络仿真分析第45-48页
结论第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-52页
攻读学位期间的研究成果第52页

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