| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 异步电动机故障诊断国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 异步电动机故障诊断技术概述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 常见的异步电动机故障现象 | 第13-15页 |
| 1.3.2 异步电动机的频域分析方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 电机故障的基本分析方法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 异步电动机故障机理分析及研究 | 第19-39页 |
| 2.1 异步电动机的检测原理 | 第19-20页 |
| 2.1.1 异步电动机正常工作时的工作特征 | 第19页 |
| 2.1.2 Park矢量变换 | 第19-20页 |
| 2.2 电机故障数据检测系统的结构 | 第20-22页 |
| 2.2.1 电机故障诊断可采集的物理量 | 第20-21页 |
| 2.2.2 异步电动机故障诊断数据采集系统 | 第21-22页 |
| 2.3 匝间短路故障机理分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 定子匝间短路故障的特征 | 第22-23页 |
| 2.3.2 定子匝间短路故障时定子电流边频分量分析 | 第23-27页 |
| 2.4 转子断条故障机理分析 | 第27-30页 |
| 2.4.1 异步电动机转子断条故障的特征 | 第27-28页 |
| 2.4.2 异步电动机转子断条故障特征电流分量修正 | 第28-30页 |
| 2.5 电机轴承故障机理分析 | 第30-32页 |
| 2.5.1 电机轴承故障的特征 | 第30-32页 |
| 2.5.2 异步电动机轴承故障定子电流特点 | 第32页 |
| 2.6 异步电动机信号的特征提取 | 第32-37页 |
| 2.6.1 希尔伯特变换 | 第32-34页 |
| 2.6.2 连续小波变换 | 第34-37页 |
| 2.7 本章总结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于希尔伯特变换与小波变换的定子电流特征分析与提取 | 第39-61页 |
| 3.1 异步电动机故障诊断的特征量的选择 | 第39-42页 |
| 3.2 不同条件下异步电动机特征提取的研究 | 第42-55页 |
| 3.2.1 正常运行时的特征提取 | 第42-44页 |
| 3.2.2 转子断条故障下的特征提取 | 第44-47页 |
| 3.2.3 轴承故障下的特征提取 | 第47-51页 |
| 3.2.4 匝间短路故障时的故障提取 | 第51-55页 |
| 3.3 异步电动机特征数据的分析 | 第55-57页 |
| 3.4 异步电动机故障诊断的具体过程 | 第57-59页 |
| 3.5 本章总结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于Boosting算法的异步电动机故障识别方法研究 | 第61-71页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 Boosting算法的描述 | 第61-63页 |
| 4.3 基于Boosting算法的异步电动机故障判断的流程 | 第63-64页 |
| 4.4 基于Boosting的异步电动机故障识别仿真 | 第64-67页 |
| 4.5 Boosting算法的误差分析 | 第67-69页 |
| 4.5.1 Boosting算法的理论误差分析 | 第67-68页 |
| 4.5.2 Boosting分类器在实际应用中的误差分析 | 第68-69页 |
| 4.6 本章总结 | 第69-71页 |
| 第5章 基于AdaBoost算法的异步电动机故障分类方法研究 | 第71-81页 |
| 5.1 AdaBoost算法描述 | 第71-72页 |
| 5.2 异步电动机的AdaBoost诊断的特征选择过程 | 第72-74页 |
| 5.3 AdaBoost算法的实现流程 | 第74页 |
| 5.4 基于AdaBoost算法的异步电动机故障分类仿真 | 第74-78页 |
| 5.5 AdaBoost算法误差分析 | 第78-80页 |
| 5.5.1 AdaBoost算法分类指标 | 第78-79页 |
| 5.5.2 AdaBoost分类器的实际应用中的误差分析 | 第79-80页 |
| 5.6 本章总结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第89页 |
