| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 故障诊断研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 健康预测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 基础理论与方法 | 第14-21页 |
| 2.1 电路元器件降解机理及特征参数分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 电解电容的降解机理及特征参数分析 | 第14-15页 |
| 2.1.2 功率MOSFET的降解机理及特征参数分析 | 第15-16页 |
| 2.2 键合图基本原理 | 第16-20页 |
| 2.2.1 键合图元件 | 第17-19页 |
| 2.2.2 键合图的因果关系 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于区间解析冗余关系的鲁棒故障检测 | 第21-39页 |
| 3.1 全局解析冗余关系 | 第21-22页 |
| 3.2 残差及故障特征矩阵 | 第22-24页 |
| 3.3 区间不确定性建模 | 第24-25页 |
| 3.4 鲁棒滑模微分器 | 第25-26页 |
| 3.5 Buck电路鲁棒故障诊断 | 第26-38页 |
| 3.5.1 Buck电路参数不确定性建模 | 第27-28页 |
| 3.5.2 区间解析冗余关系推导 | 第28-30页 |
| 3.5.3 Buck电路的故障检测与隔离 | 第30-31页 |
| 3.5.4 仿真验证 | 第31-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 电力电子电路健康预测方法研究 | 第39-54页 |
| 4.1 电力电子电路健康预测算法 | 第39-46页 |
| 4.1.1 BP神经网络算法 | 第39-41页 |
| 4.1.2 RBF神经网络算法 | 第41-43页 |
| 4.1.3 极限学习机算法 | 第43-45页 |
| 4.1.4 健康预测算法模型建立及性能评价 | 第45-46页 |
| 4.2 Buck电路健康预测研究 | 第46-53页 |
| 4.2.1 电解电容器等效串联电阻健康预测 | 第46-49页 |
| 4.2.2 MOSFET等效串联电阻健康预测 | 第49-53页 |
| 4.3 本章小节 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |