基于小波分析和支持向量机的电机故障诊断研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·电机故障诊断的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·电机故障诊断技术研究概况 | 第10-13页 |
| ·论文主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 电机故障机理分析 | 第15-24页 |
| ·电机噪声故障机理分析 | 第15-16页 |
| ·电机振动故障机理分析 | 第16-20页 |
| ·其他常见故障机理分析 | 第20-24页 |
| ·电机定子故障机理 | 第20-22页 |
| ·电机转子绕组故障机理 | 第22-24页 |
| 3 小波分析理论及应用 | 第24-35页 |
| ·小波分析理论 | 第24-28页 |
| ·连续小波变换 | 第25-26页 |
| ·离散小波变换 | 第26页 |
| ·多分辨分析与小波构造 | 第26-28页 |
| ·小波包分析 | 第28-30页 |
| ·信号的小波包消噪方法 | 第30-31页 |
| ·信号特征向量的提取 | 第31-33页 |
| ·频带分析技术 | 第31-32页 |
| ·利用小波包进行特征向量提取 | 第32-33页 |
| ·信号消噪仿真分析 | 第33-35页 |
| 4 基于支持向量机的故障诊断方法 | 第35-48页 |
| ·统计学习理论 | 第35-39页 |
| ·支持向量分类机 | 第39-42页 |
| ·线性支持向量机 | 第39-41页 |
| ·非线性支持向量机 | 第41-42页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第42-44页 |
| ·多类分类问题 | 第44-46页 |
| ·多分类算法仿真分析 | 第46-48页 |
| 5 异步电机故障诊断系统 | 第48-66页 |
| ·异步电机实验系统介绍 | 第48-51页 |
| ·系统构成 | 第48-50页 |
| ·测点布置 | 第50-51页 |
| ·MATLAB功能简述 | 第51-55页 |
| ·MATLAB的优点 | 第51-53页 |
| ·MATLAB的工具箱应用 | 第53-54页 |
| ·MATLAB与VB的接口 | 第54-55页 |
| ·实验数据的处理与分析 | 第55-60页 |
| ·小波包消噪处理 | 第57-58页 |
| ·特征向量的提取 | 第58-60页 |
| ·神经网络故障诊断系统 | 第60-62页 |
| ·BP神经网络 | 第60-61页 |
| ·径向基(RBF)神经网络 | 第61-62页 |
| ·LSSVM故障诊断系统 | 第62-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-67页 |
| ·论文总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及所取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
