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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--有色噪声的特征提取及其在电动机故障诊断中的应用
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有色噪声的特征提取及其在电动机故障诊断中的应用
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1 绪论第10-14页
   ·课题的背景及研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状及发展趋势第11-13页
     ·噪声的研究现状及发展趋势第11-12页
     ·电动机故障诊断的研究现状及发展趋势第12-13页
   ·本文的主要工作及结构安排第13-14页
2 噪声的性质及其特征提取方法第14-27页
   ·噪声的定义第14页
   ·噪声的分类及其性质第14-20页
     ·加性噪声和乘性噪声第14-16页
     ·确定性噪声和随机性噪声第16-18页
     ·白噪声和有色噪声第18-20页
   ·噪声的特征提取方法第20-26页
     ·噪声特征的时域提取法第20页
     ·噪声特征的频域提取法第20-21页
     ·噪声特征的统计域提取法第21页
     ·噪声特征的时频域提取法第21-26页
   ·本章小结第26-27页
3 有色噪声的建模及其仿真实现第27-40页
   ·伪白噪声白化方法研究及仿真实现第27-33页
     ·伪白噪声的性质第27-28页
     ·常见的白化方法介绍第28页
     ·新的白化方法的建模研究第28-31页
     ·白化后的白噪声的仿真实现及其特征提取第31-33页
   ·粉红噪声的 ARMA 模型研究及仿真实现第33-39页
     ·常见的粉红噪声的生成方法第33-34页
     ·粉红噪声的 ARMA 模型实现第34-36页
     ·生成的粉红噪声的仿真实现及其特征提取第36-39页
   ·本章小结第39-40页
4 电动机故障诊断系统的设计第40-48页
   ·电动机故障诊断系统的研究内容第40页
   ·电动机的故障特征机理分析第40-42页
     ·研究对象第40-41页
     ·电动机常见故障的特征及其机理第41-42页
   ·信号的检测与信号采集第42-44页
     ·常用的信号检测方法第42-43页
     ·信号检测方法的选取和信号采集模块第43-44页
   ·信号的分析与特征提取第44-45页
   ·故障的诊断与分类第45-47页
     ·常用的故障诊断技术第45-46页
     ·故障诊断技术的选取第46-47页
   ·本章小结第47-48页
5 电动机故障诊断系统的应用第48-59页
   ·RBF 神经网络第48-51页
     ·RBF 神经网络的基本内容第48页
     ·RBF 神经网络的学习过程第48-51页
     ·RBF 神经网络在 Matlab 中的应用第51页
   ·电动机故障诊断系统的实例应用第51-58页
     ·电动机故障的设置和模拟方法第51-52页
     ·电动机的各种故障信号的采集第52-53页
     ·最优小波基函数的选择与信号的特征提取第53-57页
     ·利用RBF神经网络诊断电动机的故障第57-58页
   ·本章小结第58-59页
6 结论与展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
附录 A:有色噪声信号的采集与特征提取的主要程序第66-68页
附录 B:部分训练样本数据和测试样本数据第68-70页
攻读学位期间发表的学术论文目录第70-71页

 
 
论文编号BS18668,这篇论文共71
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