| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第11页 |
| 1.2 多电平技术的产生背景及突出优点 | 第11-12页 |
| 1.3 多电平逆变器的硬件拓扑结构 | 第12-13页 |
| 1.4 多电平逆变器的控制策略 | 第13-14页 |
| 1.5 电力电子装置故障诊断的主要方法 | 第14-16页 |
| 1.6 多电平逆变器故障诊断技术研究现状与发展趋势 | 第16-19页 |
| 第2章 三电平逆变器的故障分类 | 第19-25页 |
| 2.1 多电平逆变器的分类 | 第19页 |
| 2.2 二极管钳位式三电平逆变器的工作原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 二极管钳位式三电平逆变器的拓扑结构 | 第19-20页 |
| 2.2.2 二极管钳位式三电平逆变器的工作原理 | 第20-21页 |
| 2.3 三电平逆变器主电路的主要故障类型 | 第21-25页 |
| 2.3.1 逆变器的故障保护措施 | 第21-23页 |
| 2.3.2 三电平逆变器主电路的主要故障类型分析 | 第23-25页 |
| 第3章 三电平逆变器的简单故障分析 | 第25-32页 |
| 3.1 基于MATLAB的三电平逆变器SVPWM仿真研究 | 第25页 |
| 3.2 SVPWM的小扇区判断 | 第25-26页 |
| 3.3 三电平逆变器SVPWM建模与仿真 | 第26-27页 |
| 3.4 逆变器简单故障表 | 第27-32页 |
| 3.4.1 三电平逆变器的故障仿真 | 第27-29页 |
| 3.4.2 逆变器简单故障表的建立 | 第29-32页 |
| 第4章 基于BP神经网络的三电平逆变器故障诊断 | 第32-50页 |
| 4.1 神经网络及其在故障诊断中的应用 | 第32-38页 |
| 4.1.1 神经网络简介 | 第32页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第32-37页 |
| 4.1.3 神经网络在故障诊断中的应用 | 第37-38页 |
| 4.2 基于神经网络的三电平逆变器故障诊断方法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 故障特征参数的提取 | 第38-40页 |
| 4.2.2 神经网络样本的设计 | 第40-43页 |
| 4.2.3 神经网络诊断模型的建立 | 第43页 |
| 4.3 小波分析在故障诊断中的应用 | 第43-44页 |
| 4.4 神经网络和小波分析结合 | 第44-45页 |
| 4.5 仿真实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 第5章 三电平逆变器故障诊断实验系统实现 | 第50-60页 |
| 5.1 故障诊断系统的硬件框图 | 第50-51页 |
| 5.2 三电平逆变器主电路设计 | 第51页 |
| 5.3 基于TMS320F2812的控制系统的硬件设计 | 第51-54页 |
| 5.3.1 信号缓冲保护电路设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 IGBT驱动电路设计 | 第52-53页 |
| 5.3.3 采样电路 | 第53页 |
| 5.3.4 辅助电源 | 第53-54页 |
| 5.4 故障诊断系统软件设计 | 第54-55页 |
| 5.4.1 系统主程序 | 第54页 |
| 5.4.2 故障诊断子程序 | 第54-55页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第55-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得科研成果情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
