| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外电机故障诊断的研究现状 | 第15-17页 |
| ·国外电机故障诊断研究现状 | 第15页 |
| ·国内电机故障诊断研究现状 | 第15-17页 |
| ·国内外电机故障检测方法综述 | 第17-18页 |
| ·基于电机动态模型方法 | 第17-18页 |
| ·基于信号分析的方法 | 第18页 |
| ·故障模式识别方法综述 | 第18-25页 |
| ·基于领域专家知识的专家系统方法 | 第19页 |
| ·基于模糊数学的模糊逻辑方法 | 第19-20页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第20-25页 |
| ·电机故障诊断技术的发展方向 | 第25-26页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第26-28页 |
| 第2章 永磁直流电机故障诊断模型 | 第28-38页 |
| ·前言 | 第28页 |
| ·永磁直流电机电枢电流分析模型 | 第28-31页 |
| ·永磁直流电机空载电枢电流分析 | 第28-30页 |
| ·永磁直流电机负载电枢电流分析 | 第30-31页 |
| ·永磁直流电机稳态电流脉动频率模型 | 第31-36页 |
| ·永磁直流电机换向电流脉动分析 | 第31-35页 |
| ·齿槽效应引起的电流脉动分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 典型故障特征提取及机理分析 | 第38-69页 |
| ·典型故障空载特征提取与故障机理分析 | 第38-51页 |
| ·元件开路故障特征及机理分析 | 第38-41页 |
| ·匝间短路故障特征及机理分析 | 第41-44页 |
| ·电刷磨损故障特征及机理分析 | 第44-47页 |
| ·绕组脱焊故障特征及机理分析 | 第47-51页 |
| ·电机空负载对比实验研究 | 第51-65页 |
| ·电刷磨损空负载对比实验 | 第51-55页 |
| ·元件开路空负载对比实验 | 第55-57页 |
| ·匝间短路空负载对比实验 | 第57-61页 |
| ·绕组脱焊空负载对比实验 | 第61-65页 |
| ·故障特征实验提取的软硬件实现 | 第65-68页 |
| ·硬件实现 | 第66-67页 |
| ·软件实现 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 永磁直流电机故障模式识别方法的研究 | 第69-81页 |
| ·前言 | 第69-70页 |
| ·基于BP的永磁直流电机故障模式识别研究 | 第70-73页 |
| ·故障识别结果稳定性研究 | 第70-72页 |
| ·神经网络的结构参数对故障识别性能的影响 | 第72页 |
| ·样本数目对BP神经网络故障识别性能的影响 | 第72-73页 |
| ·基于SVM的永磁直流电机故障模式识别研究 | 第73-80页 |
| ·支持向量机（Support Vector Machine） | 第74-75页 |
| ·基于SVM的永磁直流电机故障模式识别实验研究 | 第75-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 永磁直流电机故障模式识别改进方法的研究 | 第81-102页 |
| ·问题的提出 | 第81页 |
| ·基于类加权SVM的永磁直流电机故障模式识别 | 第81-88页 |
| ·基于SVM的模式识别方法性能分析 | 第82-85页 |
| ·类加权SVM算法及其类别补偿能力的分析 | 第85-87页 |
| ·实验分析 | 第87-88页 |
| ·基于模糊聚类的永磁直流电机故障模式识别 | 第88-100页 |
| ·模糊C一均值聚类算法 | 第88-94页 |
| ·实验分析 | 第94-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 结论 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 个人简历 | 第115页 |