| 第一章 概述 | 第1-10页 |
| 1．1 电力电子电路故障诊断的意义 | 第6页 |
| 1．2 电力电子电路故障诊断的发展 | 第6-8页 |
| 1．3 本课题的提出 | 第8-10页 |
| 第二章 基于粗糙集理论的电力电子电路故障诊断 | 第10-31页 |
| 2．1 电力电子电路的故障模型 | 第10-15页 |
| 2．2 粗糙集的基本理论 | 第15-22页 |
| 2．2．1 知识与知识库 | 第15-16页 |
| 2．2．2 粗糙集的上下近似集 | 第16-17页 |
| 2．2．3 知识约简 | 第17页 |
| 2．2．4 知识表达系统 | 第17-18页 |
| 2．2．5 决策表 | 第18-20页 |
| 2．2．6 决策表的化简及分类规则的提取 | 第20-22页 |
| 2．3 电力电子电路输出电压波形的频谱分析 | 第22-26页 |
| 2．3．1 傅里叶级数 | 第22-25页 |
| 2．3．2 三相整流电路输出电压波形的傅里叶分解 | 第25-26页 |
| 2．4 基于粗糙集理论与频谱分析的整流电路故障诊断 | 第26-30页 |
| 2．4．1 获取故障诊断的简化规则 | 第26-29页 |
| 2．4．2 故障诊断仿真示例 | 第29-30页 |
| 2．5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于神经网络的电力电子电路故障诊断 | 第31-52页 |
| 3．1 神经网络的基本概念和特征 | 第31-34页 |
| 3．1．1 人工神经元模型 | 第31-33页 |
| 3．1．2 神经网络模型 | 第33-34页 |
| 3．2 BP神经网络 | 第34-41页 |
| 3．2．1 BP神经网络的前馈计算 | 第35-36页 |
| 3．2．2 BP算法 | 第36-38页 |
| 3．2．3 三层BP神经网络的程序设计 | 第38-41页 |
| 3．3 用BP神经网络诊断电力电子电路的故障 | 第41-51页 |
| 3．3．1 电力电子电路故障诊断的神经网络模型 | 第42-43页 |
| 3．3．2 学习样本集设计及实验模拟 | 第43-51页 |
| 3．4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 粗糙集-神经网络在电力电子电路故障诊断中应用的研究 | 第52-60页 |
| 4．1 基于粗糙集-神经网络分步结合的电力电子故障诊断 | 第52-54页 |
| 4．2 基于粗糙集-神经网络整体结合的电力电子故障诊断 | 第54-59页 |
| 4．2．1 粗糙集-神经网络应用于故障诊断的原理 | 第54-56页 |
| 4．2．2 基于粗糙集-神经网络系统故障诊断实例 | 第56-59页 |
| 4．3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-61页 |
| 5．1 结论 | 第60页 |
| 5．2 今后的工作 | 第60-61页 |
| 附录1参考文献 | 第61-63页 |
| 附录2攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第63-64页 |
