基于紧致型小波神经网络的六脉波变频器故障诊断研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·变频器故障诊断研究现状及存在的问题 | 第11-14页 |
| ·变频器故障诊断研究现状 | 第11-13页 |
| ·变频器故障诊断存在的问题 | 第13-14页 |
| ·小波神经网络的发展及其在故障诊断中的应用 | 第14-17页 |
| ·小波神经网络研究现状 | 第14-15页 |
| ·小波神经网络在故障诊断中的应用 | 第15-16页 |
| ·小波神经网络存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第17-18页 |
| ·课题来源 | 第18-20页 |
| 2 小波神经网络 | 第20-36页 |
| ·小波分析基本理论 | 第20-28页 |
| ·小波变换定义 | 第20-21页 |
| ·多分辨分析 | 第21-23页 |
| ·小波包分析 | 第23-24页 |
| ·常用小波函数 | 第24-27页 |
| ·小波基的选择 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络 | 第28-33页 |
| ·神经网络概述 | 第28-29页 |
| ·人工神经元模型 | 第29-30页 |
| ·神经网络结构 | 第30-31页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络 | 第32-33页 |
| ·小波神经网络 | 第33-34页 |
| ·小波与神经网络的结合方式 | 第33页 |
| ·紧致型小波神经网络的优点 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 紧致型小波神经网络构建 | 第36-46页 |
| ·紧致型小波神经网络结构 | 第36页 |
| ·紧致型小波神经网络算法 | 第36-40页 |
| ·参数选择 | 第40-44页 |
| ·隐层小波基函数的选择 | 第40-41页 |
| ·网络参数初始值的选择 | 第41-43页 |
| ·隐层神经元个数的选择 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 4 基于小波神经网络的变频器故障诊断仿真分析 | 第46-66页 |
| ·六脉波交-交变频调速系统建模 | 第46页 |
| ·变频器故障分析 | 第46-52页 |
| ·变频器故障类型 | 第46-49页 |
| ·变频器输出电流分析 | 第49-50页 |
| ·变频器输出电压分析 | 第50-51页 |
| ·故障信号及特征分析 | 第51-52页 |
| ·小波神经网络故障诊断基本流程 | 第52页 |
| ·变频器故障特征提取 | 第52-55页 |
| ·特征提取方法 | 第53-54页 |
| ·特征提取中小波基函数的选择 | 第54-55页 |
| ·变频器故障仿真及其诊断 | 第55-64页 |
| ·基于紧致型小波神经网络的故障诊断 | 第55-62页 |
| ·基于 BP 神经网络的故障诊断 | 第62-64页 |
| ·两种网络诊断结果比较 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 5 基于小波神经网络的变频器故障诊断实验研究 | 第66-78页 |
| ·变频调速系统实验平台 | 第66-69页 |
| ·主回路 | 第66-67页 |
| ·控制回路 | 第67-69页 |
| ·信号采集装置 | 第69-70页 |
| ·变频器故障实验信号分析 | 第70-72页 |
| ·小波神经网络在变频器故障诊断中的应用 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-80页 |
| ·结论 | 第78页 |
| ·展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录 | 第84-94页 |
| 作者简历 | 第94-96页 |
| 学位论文数据集 | 第96页 |
