基于神经网络的电力电子电路故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究情况 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究情况及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 人工神经网络及其故障诊断应用 | 第13-19页 |
| 2.1 故障诊断方法概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 谱分析法 | 第13页 |
| 2.1.2 故障字典法 | 第13页 |
| 2.1.3 故障树 | 第13页 |
| 2.1.4 参数模型法 | 第13-14页 |
| 2.1.5 专家系统 | 第14页 |
| 2.1.6 人工智能方法 | 第14页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第14-16页 |
| 2.2.1 人工神经网络概述 | 第14-15页 |
| 2.2.2 人工神经网络模型 | 第15-16页 |
| 2.3 人工神经网络的分类 | 第16-18页 |
| 2.3.1 前馈神经网络 | 第17-18页 |
| 2.3.2 反馈神经网络 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 BP神经网络模型设计 | 第19-27页 |
| 3.1 BP网络模型概述 | 第19页 |
| 3.2 BP网络学习算法 | 第19-23页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第19-20页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第20-23页 |
| 3.3 BP网络的局限性及改进方法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 局限性 | 第23-24页 |
| 3.3.2 改进方法 | 第24-26页 |
| 3.4 BP网络设计 | 第26页 |
| 3.4.1 输入层和输出层设计 | 第26页 |
| 3.4.2 隐含层设计 | 第26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 电力电子电路故障诊断Matlab仿真 | 第27-42页 |
| 4.1 故障状态实例分析及分类 | 第27-29页 |
| 4.2 原始数据采集及归一化处理 | 第29页 |
| 4.3 BP神经网络仿真 | 第29-40页 |
| 4.3.1 网络结构设计 | 第29-30页 |
| 4.3.2 神经网络工具箱模块仿真 | 第30-38页 |
| 4.3.3 BP神经网络仿真 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 三相交流调压器故障诊断的研究与验证 | 第42-51页 |
| 5.1 三相交流调压器的故障状态分析及分类 | 第42-48页 |
| 5.2 网络的训练与验证 | 第48-51页 |
| 第6章 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
