| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1.绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文篇章结构安排 | 第13-15页 |
| 2.异步电动机转子断条故障的研究及仿真 | 第15-31页 |
| 2.1 异步电动机故障原因及特征机理分析方法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 转子断条故障原因 | 第15页 |
| 2.1.2 转子断条故障机理 | 第15-18页 |
| 2.1.3 常用断条故障的诊断方法 | 第18-20页 |
| 2.2 鼠笼式异步电动机故障数值仿真 | 第20-30页 |
| 2.2.1 故障数值的仿真意义 | 第20页 |
| 2.2.2 基于多回路法的鼠笼式电机分析方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 异步电动机转子断条后多回路状态方程 | 第21-25页 |
| 2.2.4 仿真程序的编写及结果 | 第25-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3.小波分析的基本理论 | 第31-39页 |
| 3.1 傅立叶分析方法 | 第31-33页 |
| 3.1.1 傅立叶变换与短时傅立叶变换 | 第31-32页 |
| 3.1.2 傅立叶变换仿真分析 | 第32-33页 |
| 3.2 连续及离散小波变换 | 第33-35页 |
| 3.3 多分辨率分析 | 第35-36页 |
| 3.4 Mallat算法 | 第36-38页 |
| 3.4.1 分解法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 回复法 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4.小波脊线的转子故障特征提取 | 第39-53页 |
| 4.1 小波脊线的相关理论 | 第39-42页 |
| 4.1.1 渐进信号的解析小波变换 | 第39-40页 |
| 4.1.2 小波脊线和小波曲线定义 | 第40-41页 |
| 4.1.3 小波脊线与小波系数的关系 | 第41-42页 |
| 4.2 应用小波脊线法提取故障特征 | 第42-49页 |
| 4.2.1 电机定子电流信号的采集 | 第42-45页 |
| 4.2.2 基于小波脊线的转子故障特征提取 | 第45-48页 |
| 4.2.3 改进的小波脊线转子故障特征提取 | 第48-49页 |
| 4.3 Park矢量模平方信号小波脊线的断条故障诊断 | 第49-52页 |
| 4.3.1 Park矢量模平方信号方法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 Park矢量模平方信号小波脊线方法及其应用分析 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5.基于小波包与神经网络的感应电机转子故障诊断 | 第53-67页 |
| 5.1 小波包故障特征提取法 | 第53页 |
| 5.2 小波包故障特征提取法的改进 | 第53-55页 |
| 5.3 小波包特征节点选取 | 第55-57页 |
| 5.4 小波包与BP神经网络感应电机转子故障研究 | 第57-66页 |
| 5.4.1 BP神经网络的结构 | 第57-58页 |
| 5.4.2 BP神经网络学习规则 | 第58-60页 |
| 5.4.3 小波包BP神经网络感应电机的故障仿真 | 第60-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 6.结论与展望 | 第67-68页 |
| 6.1 本文结论 | 第67页 |
| 6.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |