| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-21页 |
| 1．1 本课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 本课题研究的现状和存在的问题 | 第8-14页 |
| 1．2．1 电机故障诊断技术及发展现状 | 第8-9页 |
| 1．2．2 电机故障诊断常用的方法 | 第9-12页 |
| 1．2．3 故障信号常用分析方法及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1．3 小波变换理论的研究及其在电机领域中的应用 | 第14-19页 |
| 1．3．1 小波变换基本理论的研究 | 第14-16页 |
| 1．3．2 小波变换在电机领域中的应用概况 | 第16-19页 |
| 1．4 本论文完成的主要工作 | 第19-21页 |
| 1．4．1 本文完成的主要工作 | 第19-20页 |
| 1．4．2 与本文相关的试验 | 第20-21页 |
| 第二章 小波分析基本理论 | 第21-41页 |
| 2．1 引言 | 第21页 |
| 2．2 傅里叶变换与短时傅里叶变换 | 第21-24页 |
| 2．3 小波变换 | 第24-40页 |
| 2．3．1 连续小波变换 | 第26-27页 |
| 2．3．2 离散小波变换 | 第27-28页 |
| 2．3．3 多分辨率分析 | 第28-35页 |
| 2．3．4 Mallat算法 | 第35-37页 |
| 2．3．5 小波包算法 | 第37-40页 |
| 2．4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于小波脊线的鼠笼电机转子故障特征提取 | 第41-59页 |
| 3．1 引言 | 第41-42页 |
| 3．2 转子断条诊断原理 | 第42-44页 |
| 3．3 渐近信号小波脊线的提取 | 第44-48页 |
| 3．3．1 渐近信号的解析表示 | 第44-45页 |
| 3．3．2 渐近信号小波展开 | 第45-46页 |
| 3．3．3 小波脊线和小波曲线 | 第46-47页 |
| 3．3．3．1 小波脊线 | 第47页 |
| 3．3．3．2 小波曲线 | 第47页 |
| 3．3．4 渐近信号瞬时频率的提取 | 第47-48页 |
| 3．4 基于小波脊线的鼠笼电机转子故障特征提取 | 第48-58页 |
| 3．5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 应用小波变换提取电机稳态时的转子断条特征 | 第59-74页 |
| 4．1 引言 | 第59-60页 |
| 4．2 应用Mallat算法提取转子断条特征的可行性研究 | 第60-64页 |
| 4．3 应用小波变换识别电机的负荷波动 | 第64-67页 |
| 4．4 应用复值小波变换相位变换率提取转子断条特征 | 第67-73页 |
| 4．4．1 小波变换快速递归算法 | 第68-71页 |
| 4．4．2 应用信号复值小波变换的相位变化率提取转子断条特征 | 第71-73页 |
| 4．5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于小波包变换的电机测试信号去噪处理 | 第74-89页 |
| 5．1 引言 | 第74-75页 |
| 5．2 直流电机起动过程分析 | 第75-78页 |
| 5．3 小波包变换 | 第78-81页 |
| 5．3．1 小波包分解的频率特性 | 第78-79页 |
| 5．3．2 小波包最优基的选择 | 第79-81页 |
| 5．4 基于小波包变换的浮动阈值去噪算法 | 第81-82页 |
| 5．5 基于浮动阈值算法的起动电枢电流信号去噪 | 第82-88页 |
| 5．6 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 结论 | 第89-91页 |
| 6．1 论文的主要结论 | 第89-90页 |
| 6．2 小波变换在电机故障诊断中的应用展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 攻读博士学位期间发表的科研论文 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
