| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1 研究意义 | 第10-11页 |
| 2 研究现状 | 第11-15页 |
| 3 研究工作 | 第15-18页 |
| 第2章 无刷励磁机运行电流分析 | 第18-24页 |
| 2.1 电枢电流分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 正常情况下励磁机电枢电流分析 | 第18-20页 |
| 2.1.2 二极管故障时励磁机电枢电流分析 | 第20-22页 |
| 2.2 励磁电流分析 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 故障信号的特征提取 | 第24-33页 |
| 3.1 傅里叶变换提取特征值 | 第24-27页 |
| 3.1.1 傅里叶分析介绍 | 第24页 |
| 3.1.2 快速傅里叶变换 | 第24-25页 |
| 3.1.3 加窗傅里叶变换 | 第25-26页 |
| 3.1.4 傅里叶变换提取特征值 | 第26-27页 |
| 3.2 小波分析 | 第27-30页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第27-28页 |
| 3.2.3 快速小波变换算法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 小波包变换提取特征值 | 第29-30页 |
| 3.3 两种特征提取方法的对比 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于BP人工神经网络的故障诊断 | 第33-40页 |
| 4.1 人工神经网络介绍 | 第33-34页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第34-37页 |
| 4.3 BP神经网络的设计 | 第37-39页 |
| 4.3.1 训练样本数据准备 | 第37-38页 |
| 4.3.2 神经网络拓扑结构的确定 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 同步发电机无刷励磁机旋转整流器故障诊断系统 | 第40-59页 |
| 5.1 硬件设计 | 第40-47页 |
| 5.1.1 诊断系统使用的中央处理器 | 第40-41页 |
| 5.1.2 励磁电流的采集 | 第41-43页 |
| 5.1.3 故障显示 | 第43-44页 |
| 5.1.4 故障模拟 | 第44-47页 |
| 5.2 软件设计 | 第47-55页 |
| 5.3 在线验证 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-62页 |
| 6.1 主要结论 | 第59-60页 |
| 6.2 进一步工作与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录一：FFT程序 | 第66-72页 |
| 附录二：小波包变换程序 | 第72-77页 |
| 附录三：随机打乱数据程序 | 第77-78页 |
| 附录四：神经网络训练及验证的MATLAB程序 | 第78-79页 |
| 附录五：神经网络诊断程序 | 第79-82页 |
| 附录六：诊断系统主程序 | 第82-85页 |
| 附录七：各种故障状态下示波器FFT结果 | 第85-91页 |
| 附录八：在线验证结果 | 第91-94页 |
| 致谢 | 第94页 |