| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·故障诊断的发展及现实意义 | 第10-11页 |
| ·国内外故障诊断发展概况 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的现实意义 | 第11页 |
| ·当前故障诊断的主要方法 | 第11-14页 |
| ·故障机理分析 | 第11-12页 |
| ·故障检测技术 | 第12页 |
| ·故障诊断技术 | 第12-14页 |
| ·故障诊断的难点 | 第14-15页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 永磁电机振动故障机理与诊断方法 | 第16-30页 |
| ·永磁同步电机结构与工作原理 | 第16-19页 |
| ·永磁同步电机总体结构 | 第16-18页 |
| ·永磁同步电机工作原理 | 第18-19页 |
| ·永磁电机电磁振动故障机理 | 第19-24页 |
| ·空载时振动分析 | 第19-22页 |
| ·负载时振动分析 | 第22-24页 |
| ·永磁电机机械振动故障机理 | 第24-29页 |
| ·转子不平衡 | 第24-25页 |
| ·转子轴系不对中 | 第25-27页 |
| ·滚动轴承故障特征 | 第27-28页 |
| ·松动故障特征 | 第28-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 小波分析的基本原理及在永磁电机故障诊断中的应用 | 第30-42页 |
| ·傅立叶分析及其优缺点 | 第30-31页 |
| ·短时窗口傅立叶变换及其优缺点 | 第31-33页 |
| ·小波分析理论 | 第33-38页 |
| ·小波分析定义 | 第34-35页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第35-38页 |
| ·Mallat算法VB编程实现及在提取故障信号中的应用 | 第38-41页 |
| ·Mallat算法VB编程实现 | 第38页 |
| ·Mallat算法提取故障信号原理 | 第38-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进BP神经网络的永磁电机振动故障识别 | 第42-55页 |
| ·标准BP算法的基本原理 | 第42-46页 |
| ·神经网络模型 | 第42-44页 |
| ·标准BP算法原理 | 第44-46页 |
| ·改进BP算法原理与编程实现 | 第46-49页 |
| ·改进BP算法 | 第46-47页 |
| ·改进BP学习算法步骤 | 第47-49页 |
| ·改进BP网络识别永磁电机振动故障 | 第49-54页 |
| ·样本归一化 | 第49-50页 |
| ·振动故障样本 | 第50-52页 |
| ·网络层数 | 第52页 |
| ·输入层与输出层节点数 | 第52页 |
| ·隐层节点数 | 第52页 |
| ·学习速率的选择 | 第52-53页 |
| ·样本训练 | 第53-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 第五章 稀土永磁电机振动故障诊断系统实现与应用 | 第55-67页 |
| ·基于VB编程的故障诊断系统 | 第55-60页 |
| ·选用VB编程的依据 | 第55-56页 |
| ·故障诊断系统功能介绍 | 第56-60页 |
| ·55kW抽油机用稀土永磁同步电机振动故障诊断 | 第60-66页 |
| ·本章小节 | 第66-67页 |
| 第六章 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录A 小波分析程序 | 第71-78页 |
| 附录B BP算法程序 | 第78-84页 |
| 在学研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
