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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--高速列车牵引传动系统复合故障的诊断方法研究
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高速列车牵引传动系统复合故障的诊断方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 课题研究背景与意义第14-15页
    1.2 复合故障诊断技术研究现状第15-18页
        1.2.1 复合故障简介第15页
        1.2.2 复合故障诊断的国内外研究现状第15-18页
    1.3 本文主要研究工作及内容安排第18-20页
第二章 三电平逆变器和牵引电机工作原理及故障分析第20-27页
    2.1 牵引传动系统第20页
    2.2 三电平逆变器第20-24页
        2.2.1 三电平逆变器结构第20-21页
        2.2.2 三电平逆变器工作原理第21-22页
        2.2.3 三电平逆变器常见故障分析第22-24页
    2.3 牵引电机第24-26页
        2.3.1 牵引电机结构第25页
        2.3.2 牵引电机工作原理第25页
        2.3.3 牵引电机常见故障分析第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于KPCA的IGBT开路和传感器漂移复合故障诊断第27-44页
    3.1 引言第27页
    3.2 IGBT功率管开路和传感器漂移复合故障分析第27页
    3.3 基于优化的EEMD的复合故障电流信号降噪第27-31页
        3.3.1 经验模态分解第28-30页
        3.3.2 集合经验模态分解第30页
        3.3.3 集合经验模态分解的优化第30-31页
    3.4 基于核主元分析法的复合故障诊断第31-34页
        3.4.1 核主元分析法第31-33页
        3.4.2 基于核主元分析法的复合故障诊断第33-34页
    3.5 基于三相电流平均值法的故障IGBT功率管定位第34页
    3.6 仿真验证第34-43页
        3.6.1 仿真平台介绍第34-38页
        3.6.2 电流信号的降噪第38-39页
        3.6.3 故障诊断第39-42页
        3.6.4 故障IGBT功率管定位第42-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 基于RBF神经网络的转子断条和气隙偏心复合故障诊断第44-61页
    4.1 引言第44页
    4.2 转子断条与气隙偏心复合故障分析第44页
    4.3 基于递推最小二乘算法的自适应降噪第44-46页
        4.3.1 自适应滤波理论第45页
        4.3.2 递推最小二乘算法及其优化第45-46页
    4.4 基于小波包变换和奇异值分解的电流信号处理第46-49页
        4.4.1 小波包变换第46-48页
        4.4.2 奇异值分解第48-49页
    4.5 基于RBF神经网络的复合故障诊断第49-54页
        4.5.1 径向基神经网络第50-52页
        4.5.2 K-means算法及其改进第52-53页
        4.5.3 基于优化的K-means算法的RBF神经网络第53-54页
    4.6 仿真验证第54-60页
        4.6.1 复合故障注入第54-56页
        4.6.2 电流信号的降噪第56-57页
        4.6.3 滤除电流基频和提取故障特征第57-59页
        4.6.4 故障诊断第59-60页
    4.7 本章小结第60-61页
第五章 基于小波包和决策树算法的电流传感器复合故障诊断第61-72页
    5.1 引言第61页
    5.2 半实物故障注入仿真平台第61-65页
        5.2.1 平台主要设备第61-62页
        5.2.2 复合故障注入第62-65页
    5.3 电流传感器偏置复合故障分析第65-66页
    5.4 基于小波包的故障特征提取第66-67页
    5.5 基于决策树算法的复合故障诊断第67-71页
        5.5.1 决策树算法第67-68页
        5.5.2 决策树分类器的生成第68-70页
        5.5.3 故障诊断第70-71页
    5.6 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 工作总结第72-73页
        6.1.1 论文主要工作第72-73页
        6.1.2 论文主要贡献与创新点第73页
    6.2 研究展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

 
 
论文编号BS4011409,这篇论文共79
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