开关磁阻电动机的故障诊断与容错控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·开关磁阻电动机的基本结构特点与原理简述 | 第7-9页 |
| ·开关磁阻电动机驱动系统故障诊断必要性 | 第9页 |
| ·课题研究及应用现状概述 | 第9-10页 |
| ·课题主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 开关磁阻电机系统故障分析及其故障诊断综述 | 第12-17页 |
| ·设备故障诊断技术概述 | 第12-15页 |
| ·电机故障诊断技术及其发展趋势 | 第13-14页 |
| ·开关磁阻电机故障诊断技术 | 第14页 |
| ·神经网络故障诊断技术概述 | 第14-15页 |
| ·开关磁阻电动机系统绕组故障种类及其分析 | 第15-17页 |
| 第三章 开关磁阻电机数学模型 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·SRM数学模型研究现状 | 第18-19页 |
| ·建模需要解决的问题及方法 | 第19页 |
| ·SRM内部电磁关系及功率变换器结构分析 | 第19-25页 |
| ·SRM的电磁关系原理 | 第20-24页 |
| ·SRM功率变换器主电路 | 第24-25页 |
| ·SRM线性模型的建立 | 第25-27页 |
| ·SRM非线性模型的建立 | 第27-35页 |
| ·四个关键位置Ψ(i，θ)磁化曲线的计算 | 第28-30页 |
| ·Ψ(i，θ)曲线计算方法的改进和完善 | 第30-31页 |
| ·非线性模型实现 | 第31-32页 |
| ·仿真结果及结论 | 第32-35页 |
| 第四章 开关磁阻电机的故障诊断 | 第35-65页 |
| ·人工神经网络技术及其在故障诊断方面的应用 | 第35-39页 |
| ·神经网络及其发展概述 | 第35-37页 |
| ·神经网络在故障诊断方面的研究现状与可行性 | 第37-38页 |
| ·面向MATLAB神经网络工具箱的网络设计方法 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络 | 第39-52页 |
| ·BP网络算法及理论 | 第39-44页 |
| ·BP网络的六种改进算法 | 第44-48页 |
| ·BP网络的设计方法 | 第48-52页 |
| ·开关磁阻电机系统故障的BP网络诊断 | 第52-60页 |
| ·典型故障样本的采集 | 第52-55页 |
| ·构造BP神经网络的结构 | 第55-56页 |
| ·训练BP神经网络 | 第56-59页 |
| ·测试BP神经网络 | 第59-60页 |
| ·网络测试诊断结果比较 | 第60页 |
| ·结论及分析 | 第60-61页 |
| ·SRM系统匝间短路故障初步研究 | 第61-65页 |
| ·绕组匝数对电机性能的影响 | 第61页 |
| ·SRM系统匝间短路故障分析 | 第61-63页 |
| ·匝间短路测试方法 | 第63-64页 |
| ·SRM系统匝间短路故障的研究现状及前景 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文工作总结 | 第65页 |
| ·论文研究内容 | 第65页 |
| ·分析及结论 | 第65页 |
| ·开关磁阻电机故障诊断研究发展展望 | 第65-67页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第74页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第74页 |
