工作母船主推进系统故障诊断技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究国内外发展动态 | 第10-16页 |
| ·电力推进国内外发展动态 | 第10-11页 |
| ·交流电气传动技术的发展 | 第11-14页 |
| ·故障诊断技术国内外发展动态 | 第14-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 异步电机动态数学模型及矢量控制原理 | 第17-27页 |
| ·异步电机动态模型的数学表达式 | 第17-20页 |
| ·电压方程 | 第17-18页 |
| ·磁链方程 | 第18-20页 |
| ·转矩方程 | 第20页 |
| ·坐标变换与变换矩阵 | 第20-21页 |
| ·三相/二相静止变换(3/2变换) | 第20-21页 |
| ·二相/二相旋转变换(2s/2r变换) | 第21页 |
| ·异步电机在两相坐标系上的动态数学模型 | 第21-23页 |
| ·静止两相坐标系中的数学模型 | 第22页 |
| ·任意旋转坐标系中的数学模型 | 第22-23页 |
| ·异步电机按转子磁链定向的矢量控制系统 | 第23-26页 |
| ·按转子磁链定向矢量控制的基本思想 | 第23-24页 |
| ·按转子磁链定向矢量控制系统的实现 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 两种类型的矢量控制系统仿真 | 第27-43页 |
| ·电流跟踪型PWM的原理 | 第27-28页 |
| ·空间电压矢量PWM的原理 | 第28-33页 |
| ·空间电压矢量的定义 | 第29-30页 |
| ·空间电压矢量PWM的基本思想 | 第30-31页 |
| ·期望空间电压矢量的合成与扇区计算 | 第31页 |
| ·计算扇区内的非零矢量作用时间 | 第31-32页 |
| ·计算矢量的切换点 | 第32-33页 |
| ·系统主要单元及在MATLAB中的实现 | 第33-37页 |
| ·电流跟随PWM型矢量控制系统的仿真模型 | 第37-38页 |
| ·空间电压矢量PWM型矢量控制系统的仿真模型 | 第38-39页 |
| ·仿真结果与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 工作母船主推进系统的建模与仿真 | 第43-56页 |
| ·螺旋桨模型 | 第43-46页 |
| ·动力定位船舶低频运动模型 | 第46-50页 |
| ·主推进系统的仿真模型 | 第50页 |
| ·主推进系统的动态特性试验 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 工作母船主推进系统的故障检测 | 第56-71页 |
| ·逆变器故障工况分析 | 第56-64页 |
| ·螺旋桨故障工况分析 | 第64-69页 |
| ·基于全局信息融合的故障模式提取 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 基于神经网络的主推进系统故障诊断 | 第71-85页 |
| ·神经网络的发展历程 | 第71-72页 |
| ·BP神经网络模型与学习算法 | 第72-76页 |
| ·BP神经网络故障诊断原理 | 第76-77页 |
| ·主推进系统故障诊断的实现 | 第77-84页 |
| ·基于神经网络的知识表示 | 第77-78页 |
| ·基于神经网络的知识获取 | 第78页 |
| ·基于神经网络的推理机制 | 第78-80页 |
| ·基于神经网络的故障诊断系统的实现 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 结论 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
