| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第22-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第22-24页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3 现有技术的不足 | 第27-28页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第28-33页 |
| 2 PWM整流器开关开路故障分析与建模 | 第33-58页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 工作原理及数学模型 | 第33-40页 |
| 2.2.1 三相VSR基本原理 | 第33-37页 |
| 2.2.2 双闭环控制策略 | 第37-40页 |
| 2.3 单开关器件开路故障分析与建模 | 第40-49页 |
| 2.3.1 故障拓扑 | 第40-41页 |
| 2.3.2 故障数学模型 | 第41-43页 |
| 2.3.3 故障波形及特征分析 | 第43-49页 |
| 2.4 同相双开关器件同时开路故障分析与建模 | 第49-52页 |
| 2.4.1 故障拓扑 | 第49-50页 |
| 2.4.2 故障数学模型 | 第50-51页 |
| 2.4.3 故障波形及特征分析 | 第51-52页 |
| 2.5 非同相双开关器件同时开路故障分析与建模 | 第52-57页 |
| 2.5.1 故障拓扑 | 第52-53页 |
| 2.5.2 故障数学模型 | 第53-54页 |
| 2.5.3 故障波形及特征分析 | 第54-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 3 基于畸变电流分析的三相VSR开路故障诊断 | 第58-91页 |
| 3.1 引言 | 第58页 |
| 3.2 单开关器件开路故障诊断系统 | 第58-63页 |
| 3.2.1 基于电流过零畸变的开路故障检测方法 | 第58-59页 |
| 3.2.2 基于电流变化趋势的开路故障定位方法 | 第59-60页 |
| 3.2.3 故障诊断系统参数设置 | 第60-63页 |
| 3.3 单开关开路故障诊断系统实验与结果分析 | 第63-74页 |
| 3.3.1 基本性能实验 | 第64-65页 |
| 3.3.2 诊断效率分析 | 第65-67页 |
| 3.3.3 鲁棒性实验 | 第67-74页 |
| 3.4 双开关器件开路故障诊断系统 | 第74-78页 |
| 3.4.1 故障诊断模块 | 第74-76页 |
| 3.4.2 故障信号锁存模块 | 第76-77页 |
| 3.4.3 逻辑判断与故障编码模块 | 第77-78页 |
| 3.5 双开关开路故障诊断系统实验与结果分析 | 第78-90页 |
| 3.5.1 基本诊断实验 | 第79-81页 |
| 3.5.2 诊断效率分析 | 第81-84页 |
| 3.5.3 鲁棒性实验 | 第84-90页 |
| 3.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 4 基于优化深度学习算法的三相VSR开路故障诊断 | 第91-129页 |
| 4.1 引言 | 第91页 |
| 4.2 基于深度学习的开关器件开路故障特征提取方法 | 第91-99页 |
| 4.2.1 故障特征提取技术 | 第91-92页 |
| 4.2.2 深度学习和深度信念网络 | 第92-96页 |
| 4.2.3 开关器件开路故障特征提取流程 | 第96-99页 |
| 4.3 基于DCQGA的特征提取算法优化方案 | 第99-103页 |
| 4.3.1 参数优化算法 | 第99页 |
| 4.3.2 双链量子遗传算法 | 第99-101页 |
| 4.3.3 DBN节点数优化流程 | 第101-103页 |
| 4.4 基于E-SVM的开关器件开路故障识别模型 | 第103-110页 |
| 4.4.1 故障模式识别模型 | 第103-104页 |
| 4.4.2 支持向量机和集成支持向量机 | 第104-108页 |
| 4.4.3 故障识别模型优化及识别流程 | 第108-110页 |
| 4.5 诊断实验与结果分析 | 第110-127页 |
| 4.5.1 故障诊断流程 | 第110-111页 |
| 4.5.2 数据采集 | 第111-112页 |
| 4.5.3 DBN参数优化及特征提取 | 第112-116页 |
| 4.5.4 诊断性能测试 | 第116-127页 |
| 4.6 本章小结 | 第127-129页 |
| 5 基于电流残差矢量的三相VSR开路故障诊断 | 第129-159页 |
| 5.1 引言 | 第129页 |
| 5.2 基于优化E-SVR的三相VSR系统预测模型 | 第129-141页 |
| 5.2.1 回归建模方法 | 第129-130页 |
| 5.2.2 支持向量回归与集成支持向量回归 | 第130-135页 |
| 5.2.3 VSR电流预测模型优化及训练流程 | 第135-137页 |
| 5.2.4 预测模型测试 | 第137-141页 |
| 5.3 基于电流残差矢量的单开关开路故障诊断方法 | 第141-151页 |
| 5.3.1 基于残差矢量幅值的故障检测方法 | 第141-143页 |
| 5.3.2 基于残差矢量相位的故障定位方法 | 第143-144页 |
| 5.3.3 故障诊断流程 | 第144-147页 |
| 5.3.4 故障诊断实验 | 第147-151页 |
| 5.4 基于电流残差矢量的双开关开路故障诊断方法 | 第151-157页 |
| 5.4.1 基于残差幅值特征的开路故障诊断方法 | 第151-153页 |
| 5.4.2 故障诊断流程 | 第153-154页 |
| 5.4.3 故障诊断实验 | 第154-157页 |
| 5.5 本章小结 | 第157-159页 |
| 6 总结与展望 | 第159-163页 |
| 6.1 总结 | 第159-161页 |
| 6.2 展望 | 第161-163页 |
| 参考文献 | 第163-174页 |
| 附录1 主要符号及缩写列表 | 第174-176页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第176页 |