| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·低压连接器故障诊断技术研究现状 | 第10-14页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 低压连接器故障诊断理论基础 | 第16-29页 |
| ·电接触理论基础 | 第16-18页 |
| ·收缩电阻的形成和计算 | 第16-18页 |
| ·小波变换基本理论 | 第18-23页 |
| ·小波变换的概念及特点 | 第19-20页 |
| ·连续小波变换 | 第20-22页 |
| ·离散小波变换 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-28页 |
| ·生物神经元模型 | 第23页 |
| ·人工神经元 | 第23-25页 |
| ·神经网络的连接形式 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络的原理与特性 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于小波变换的同轴连接器故障检测 | 第29-45页 |
| ·小波变换与故障检测 | 第29-32页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-31页 |
| ·信号奇异性与小波变换 | 第31-32页 |
| ·信号幅值与小波变换模的关系 | 第32页 |
| ·同轴连接器测试实验 | 第32-36页 |
| ·单一连接器实验 | 第32-34页 |
| ·多个连接器的故障检测 | 第34-35页 |
| ·基于射频印制电路板的连接器故障检测 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-44页 |
| ·Matlab小波工具箱简介 | 第36页 |
| ·单一连接器分析结果 | 第36-38页 |
| ·多个连接器的分析结果 | 第38-40页 |
| ·基于射频印制电路板的分析结果 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 低压连接器故障诊断中小波消噪的研究 | 第45-59页 |
| ·小波阈值消噪技术 | 第45-48页 |
| ·小波阂值消噪原理 | 第45-46页 |
| ·消噪效果判断标准 | 第46页 |
| ·小波消噪中小波基函数的选取 | 第46-48页 |
| ·小波消噪中阈值的选取 | 第48页 |
| ·奇异值分解(SVD)论 | 第48-49页 |
| ·基于小波变换的改进消噪方法 | 第49-50页 |
| ·改进消噪算法测试结果 | 第50-53页 |
| ·改进算法对于低压连接器故障信号的消噪仿真 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 低压连接器故障诊断中神经网络方法的初步研究 | 第59-66页 |
| ·误差反向传播神经网络(BP络) | 第59-61页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第59-61页 |
| ·基于神经网络的连接器故障诊断 | 第61-64页 |
| ·故障诊断方案设计 | 第61-63页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第63页 |
| ·故障诊断仿真及结果 | 第63-64页 |
| ·神经网络的优化 | 第64-65页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第64-65页 |
| ·遗传算法对BP络的优化 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 本文工作总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |