基于虚拟仪器的电机振动测试分析系统

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-16页
提要	第8页
·引言	第8-9页
·电机振动特性研究	第9-11页
·电机故障诊断	第11-14页
·电机故障诊断方式分类	第11-13页
·电机故障诊断理论	第13-14页
·虚拟仪器技术在电机测试分析和诊断中的应用	第14-15页
·本文的主要工作	第15-16页
第二章 电机振动特性测试系统设计	第16-23页
提要	第16页
·虚拟仪器技术	第16-18页
·虚拟仪器基本概念	第16页
·虚拟仪器与传统仪器的比较	第16-17页
·LabVIEW开发平台	第17-18页
·LabVIEW程序开发相关概念	第18页
·电机振动测试虚拟仪器系统	第18-22页
·硬件结构	第19-20页
·软件结构	第20页
·数据库管理	第20-22页
·本章小结	第22-23页
第三章 电机振动信号的采集和分析	第23-44页
提要	第23页
·电机振动信号的采集	第23-25页
·电机振动的频谱分析	第25-29页
·离散傅里叶变换和快速傅里叶变换	第25-26页
·频谱分析的加窗处理	第26-27页
·连续细化傅里叶分析	第27-28页
·频谱分析在电机故障诊断中的应用	第28页
·传统频谱分析方法的局限	第28-29页
·电机振动的阶比分析	第29页
·电机振动的时频分析	第29-38页
·短时傅里叶变换	第30-31页
·Gabor变换和 Gabor展开	第31-32页
·基于 Gabor展开的时变滤波器和阶比跟踪	第32-33页
·小波分析和小波包分析	第33-37页
·时频分析在电机振动分析中的应用	第37-38页
·电机振动的独立分量分析	第38-40页
·独立分量分析定义	第38页
·独立分量分析判据	第38-39页
·FastICA算法	第39页
·独立分量分析在电机振动分析中的应用	第39-40页
·退化盲源分离	第40-42页
·各种信号处理方法在电机振动分析中的比较	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第四章 支持向量机与电机故障诊断	第44-57页
提要	第44页
·支持向量机	第44-50页
·VC理论	第44-49页
·非线性分类	第49页
·支持向量机训练算法	第49-50页
·最小二乘支持向量机	第50-51页
·支持向量机在电机故障诊断中的应用	第51页
·电机故障特征相关问题	第51-53页
·电机振动信号采集的不确定性	第51-52页
·电机故障特征提取和选择	第52-53页
·样本不足的问题	第53页
·支持向量数据描述	第53-55页
·电机故障支持向量数据描述多层分类器	第55-56页
·多层分类器	第55页
·对比分析数据的获得	第55-56页
·本章小结	第56-57页
第五章 电机振动测试分析系统的实现及实验结果分析	第57-75页
提要	第57页
·系统总体设计及实验平台	第57-58页
·总体设计	第57-58页
·实验平台介绍	第58页
·基本模块	第58-62页
·系统用户管理模块	第58-59页
·电机振动信号采集模块	第59-60页
·数据库模块	第60-61页
·测试分析报告生成模块	第61-62页
·电机振动网络化测试的实现	第62页
·电机振动信号处理模块	第62-68页
·基本信号处理模块	第62-64页
·时频分析模块	第64-66页
·独立分量分析模块	第66-67页
·退化盲源分离在电机振动中的应用	第67-68页
·电机振动信号处理实验小结	第68页
·基于SVM的电机故障诊断模块	第68-74页
·基于振动的电机故障特征提取模块	第68-73页
·支持向量机电机故障诊断实验	第73页
·基于ICA-SVM的电机故障诊断	第73-74页
·本章小结	第74-75页
第六章 总结与展望	第75-77页
·本文的主要工作和成果	第75页
·今后的研究工作	第75-77页
参考文献	第77-81页
攻读硕士学位期间发表和录用的论文	第81-82页
致谢	第82页