| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究意义 | 第9页 |
| ·感应电动机的常见故障 | 第9-11页 |
| ·转子导条故障 | 第10页 |
| ·轴承故障 | 第10页 |
| ·气隙偏心故障 | 第10页 |
| ·定子绕组故障 | 第10-11页 |
| ·故障检测技术 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术概述 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术的发展及国内外研究现状 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 感应电动机常见故障特征机理及检测方法分析 | 第14-20页 |
| ·转子断条故障特征机理分析 | 第14-16页 |
| ·转子断条故障常用诊断方法 | 第16-17页 |
| ·轴承故障特征机理分析 | 第17-18页 |
| ·轴承故障常用诊断方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 EMD 原理及其在感应电动机故障检测中的应用 | 第20-30页 |
| ·EMD 的基本概念 | 第20-21页 |
| ·瞬时频率 | 第20-21页 |
| ·基本模态分量 | 第21页 |
| ·EMD 分解过程 | 第21-23页 |
| ·经典模态分解的正交性和完备性 | 第23-25页 |
| ·EMD 的完备性 | 第23-24页 |
| ·EMD 的正交性 | 第24-25页 |
| ·基于EMD 的Hilbert 变换的基本原理和算法 | 第25页 |
| ·EMD 在感应电动机故障检测中的应用 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 ICA 原理及其在感应电动机故障检测中的应用 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·统计学基础 | 第30-32页 |
| ·随机变量的数字特征 | 第30-31页 |
| ·统计独立 | 第31-32页 |
| ·信息论的基础知识 | 第32-33页 |
| ·熵 | 第32页 |
| ·Kullback-Leibler(KL)散度 | 第32页 |
| ·互信息 | 第32-33页 |
| ·负熵 | 第33页 |
| ·ICA 的定义及其数学模型 | 第33-34页 |
| ·信号预处理理论 | 第34-35页 |
| ·信号的中心化 | 第34-35页 |
| ·信号的白化 | 第35页 |
| ·FastICA 算法 | 第35-39页 |
| ·FastICA 的基本原理 | 第35-36页 |
| ·FastICA 算法的实现步骤 | 第36页 |
| ·FastICA 算法的优点 | 第36-37页 |
| ·数据仿真 | 第37-39页 |
| ·FastICA 算法在感应电动机故障检测中的应用 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 仿真实验 | 第40-48页 |
| ·实验数据的采集及实验方案 | 第40-41页 |
| ·EMD 进行数据预处理 | 第41-43页 |
| ·FastICA 进行特征提取 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
