| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电力电子电路故障诊断的发展 | 第11-16页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 电力电子电路故障诊断的一般方法 | 第17-26页 |
| 2.1 故障分类 | 第17页 |
| 2.2 常用的故障诊断方法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 基于解析模型的电力电子电路故障诊断法 | 第18页 |
| 2.2.2 基于信号处理的电力电子电路故障诊断 | 第18-20页 |
| 2.2.3 基于知识的电力电子电路故障诊断 | 第20-24页 |
| 2.3 本文的故障诊断方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于BP神经网络的故障诊断 | 第26-45页 |
| 3.1 模型建立 | 第26-29页 |
| 3.1.1 故障模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 故障模型分析 | 第27-29页 |
| 3.2 基于BP神经网络的电力电子整流电路故障诊断 | 第29-37页 |
| 3.2.1 BP神经网络 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于BP神经网络的电力电子整流装置故障诊断 | 第31-37页 |
| 3.3 实验验证 | 第37-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于RBF函数网络的故障诊断 | 第45-53页 |
| 4.1 故障模型及分析 | 第45-47页 |
| 4.1.1 故障模型及分析 | 第45页 |
| 4.1.2 径向基网络的学习过程 | 第45-47页 |
| 4.2 基于RBF网络的电力电子整流装置故障诊断 | 第47-51页 |
| 4.2.1 RBF网络模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 神经网络函数学习 | 第48-51页 |
| 4.3 仿真验证 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于层次聚类神经网络故障诊断 | 第53-65页 |
| 5.1 层次聚类神经网络方法 | 第53-59页 |
| 5.1.1 小波及小波包变换 | 第54-55页 |
| 5.1.2 主成份分析方法 | 第55-57页 |
| 5.1.3 模糊C聚类原理 | 第57-59页 |
| 5.2 基于层次聚类神经网络故障诊断 | 第59-64页 |
| 5.2.1 小波包变换与主成份分析 | 第59-60页 |
| 5.2.2 聚类神经网络故障诊断 | 第60-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |