| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第6页 |
| 1.2 研究背景与目的 | 第6-8页 |
| 1.3 故障诊断技术 | 第8-9页 |
| 1.3.1 故障诊断 | 第8页 |
| 1.3.2 故障诊断的评价指标 | 第8-9页 |
| 1.4 故障诊断研究现状及发展 | 第9-12页 |
| 1.5 本文主要内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 信号分析方法概述 | 第14-20页 |
| 2.1 平稳信号 | 第14-15页 |
| 2.2 非平稳信号 | 第15-19页 |
| 2.2.1 短时傅里叶变换 | 第15-16页 |
| 2.2.2 小波分析 | 第16-18页 |
| 2.2.3 小波包分解与变换 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 EMD和LMD提取向量 | 第20-26页 |
| 3.1 EMD算法 | 第20-23页 |
| 3.1.1 IMF | 第20-21页 |
| 3.1.2 EMD基本原理 | 第21-23页 |
| 3.2 LMD算法 | 第23-25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于PNN神经网络算法的研究 | 第26-34页 |
| 4.1 概率神经网络概述 | 第26页 |
| 4.2 PNN结构 | 第26-27页 |
| 4.3 基于PNN神经网络的城轨列车辅助逆变器故障诊断实验 | 第27-31页 |
| 4.4 本章小结 | 第31-34页 |
| 第五章 基于SOM神经网络算法的研究 | 第34-42页 |
| 5.1 SOM神经网络 | 第34-35页 |
| 5.2 SOM神经网络算法 | 第35-37页 |
| 5.3 基于SOM神经网络的城轨列车辅助逆变器故障诊断实验 | 第37-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |