| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-20页 |
| ·设备故障诊断技术 | 第7-9页 |
| ·故障诊断技术的发展与现状 | 第7-8页 |
| ·设备故障诊断技术的发展与分类 | 第8-9页 |
| ·智能故障诊断技术研究的意义与发展 | 第9-13页 |
| ·智能故障诊断技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·智能故障诊断技术的主要方法 | 第10-12页 |
| ·智能故障诊断技术存在的问题与研究方向 | 第12-13页 |
| ·变频调速系统故障诊断的研究意义 | 第13-18页 |
| ·电动机变频调速系统的发展 | 第13-14页 |
| ·变频调速系统智能故障诊断的研究现状 | 第14-16页 |
| ·变频调速系统智能故障诊断的意义 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容与安排 | 第18-19页 |
| ·课题来源 | 第19-20页 |
| 2 小波分析与小波包信号特征提取 | 第20-32页 |
| ·小波分析理论 | 第20-23页 |
| ·小波变换的定义及性质 | 第20-21页 |
| ·多分辨分析 | 第21-23页 |
| ·小波包分析 | 第23-26页 |
| ·小波包的空间分解 | 第23-25页 |
| ·小波包算法 | 第25-26页 |
| ·小波包分析的故障特征提取 | 第26-31页 |
| ·小波包特征提取 | 第26-27页 |
| ·最佳小波基选取 | 第27-29页 |
| ·实例仿真 | 第29-31页 |
| ·总结 | 第31-32页 |
| 3 小波神经网络分析的应用 | 第32-44页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第32-39页 |
| ·小波分析和神经网络结合途径 | 第39-42页 |
| ·小波神经网络模型及算法 | 第40-41页 |
| ·小波神经网络的训练 | 第41-42页 |
| ·小波神经网络的变频调速系统故障诊断 | 第42页 |
| ·总结 | 第42-44页 |
| 4 变频调速系统常见故障与故障诊断分析 | 第44-77页 |
| ·变频器常见故障分析与诊断方法 | 第44-53页 |
| ·变频器常见故障分析 | 第44-51页 |
| ·故障信号分析及诊断方法 | 第51-53页 |
| ·电机故障分析与诊断方法 | 第53-59页 |
| ·电动机典型故障分析 | 第53-55页 |
| ·电机故障诊断的方法 | 第55-59页 |
| ·系统不同工况下的小波分析 | 第59-66页 |
| ·波形及信号分析 | 第59-65页 |
| ·负载扰动处理对策 | 第65-66页 |
| ·小波神经网络故障诊断试验与仿真 | 第66-76页 |
| ·小波与神经网络的结合 | 第66页 |
| ·模糊小波神经网络的故障识别与仿真 | 第66-73页 |
| ·小波神经网络的振动故障诊断与仿真 | 第73-76页 |
| ·本章小节 | 第76-77页 |
| 5 基于DSP 芯片的变频调速故障监测系统 | 第77-92页 |
| ·本系统监测与诊断的对象与参数选择 | 第77-81页 |
| ·装置系统的CPU 的选择 | 第77-78页 |
| ·DSP 的选型 | 第78-79页 |
| ·TMS32005000 系列简介 | 第79-80页 |
| ·DSP 应用程序的设计过程 | 第80-81页 |
| ·集成开发环境CCS (Code Composer Studio) | 第81页 |
| ·小波分析算法的DSP 实现 | 第81-85页 |
| ·硬件设计 | 第81-83页 |
| ·软件设计 | 第83-84页 |
| ·基于DSP 的小波分解 | 第84-85页 |
| ·程序实现流程图 | 第85-86页 |
| ·故障诊断软件包设计 | 第86-89页 |
| ·本章总结 | 第89-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 附录 | 第96-105页 |
| 致谢 | 第105页 |