| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 电机断条故障诊断背景意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电机断条故障诊断相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 故障机理及模型的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 故障检测技术的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能诊断技术 | 第14页 |
| 1.3 电机断条故障诊断方法存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-19页 |
| 第二章 异步电机断条故障特征与诊断方法 | 第19-31页 |
| 2.1 断条故障机理 | 第19-24页 |
| 2.1.1 异步电机转子绕组结构 | 第19页 |
| 2.1.2 电机断条原因 | 第19-20页 |
| 2.1.3 电机断条故障的电流特性 | 第20-21页 |
| 2.1.4 电机断条故障振动信号特性 | 第21-24页 |
| 2.2 EEMD与包络解调相结合的断条故障诊断方法 | 第24-29页 |
| 2.2.1 Hilbert解调 | 第24-25页 |
| 2.2.2 EEMD分解 | 第25-28页 |
| 2.2.3 EEMD包络解调方法 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小节 | 第29-31页 |
| 第三章 异步电机断条故障仿真研究 | 第31-45页 |
| 3.1 电机断条电路模型 | 第31-32页 |
| 3.2 电机断条有限元建模 | 第32-36页 |
| 3.3 仿真结果分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 定子电流信号的EEMD分解与包络解调结合分析 | 第36-40页 |
| 3.3.2 扭矩分析 | 第40-41页 |
| 3.3.3 磁场分析 | 第41页 |
| 3.4 电机断条故障程度分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小节 | 第43-45页 |
| 第四章 电机断条故障的实验研究 | 第45-65页 |
| 4.1 电机断条故障实验 | 第45-50页 |
| 4.1.1 MFS-MG2010机械故障综合模拟实验台的简介 | 第45-46页 |
| 4.1.2 数据采集系统 | 第46-47页 |
| 4.1.3 实验设置 | 第47-50页 |
| 4.2 不同载荷状态下电机断条振动信号分析 | 第50-55页 |
| 4.2.1 空载状态下电机振动信号分析 | 第50-53页 |
| 4.2.2 负载状态下电机振动信号分析 | 第53-55页 |
| 4.3 不同载荷状态下电机断条电流信号分析 | 第55-58页 |
| 4.3.1 空载状态下电机电流信号分析 | 第55-56页 |
| 4.3.2 负载状态下电机电流信号分析 | 第56-58页 |
| 4.4 耦合故障电机断条振动信号与电流信号分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 耦合故障电机振动信号分析 | 第58-61页 |
| 4.4.2 耦合故障电机电流信号分析 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小节 | 第63-65页 |
| 第五章 基于SVM电机断条故障智能诊断 | 第65-83页 |
| 5.1 支持向量机 | 第65-70页 |
| 5.1.1 SVM理论 | 第65-66页 |
| 5.1.2 SVM分类 | 第66-69页 |
| 5.1.3 SVM参数的优化 | 第69-70页 |
| 5.2 电机断条故障模式识别与故障诊断 | 第70-82页 |
| 5.2.1 仿真电机断条程度诊断识别 | 第71-75页 |
| 5.2.2 电机断条故障振动信号诊断识别 | 第75-77页 |
| 5.2.3 电机断条故障电流信号诊断识别 | 第77-78页 |
| 5.2.4 基于电流与振动电机断条故障诊断识别 | 第78-82页 |
| 5.3 本章小节 | 第82-83页 |
| 第六章 总结和展望 | 第83-87页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第97页 |
| 附录2 鉴定、参与项目情况 | 第97页 |
