| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·电力电子电路故障诊断目的与意义 | 第11-12页 |
| ·电力电子电路故障诊断研究现状 | 第12-16页 |
| ·电力电子电路故障诊断难点与发展趋势 | 第16-17页 |
| ·电力电子电路故障诊断难点 | 第16页 |
| ·电力电子电路故障诊断的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·电力电子电路故障模式 | 第17-18页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| ·课题研究的目的与方法 | 第18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 人工神经网络及其在电路故障诊断中的应用 | 第20-31页 |
| ·人工神经网络概述 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络模型与种类 | 第20-21页 |
| ·神经网络的学习 | 第21-22页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-26页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第22-24页 |
| ·BP 神经网络原理与算法 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络存在缺陷 | 第25-26页 |
| ·椭球神经网络 | 第26-30页 |
| ·椭球神经网络的结构与算法 | 第26-27页 |
| ·椭球神经网络初始化与特点 | 第27-29页 |
| ·椭球神经网络与BP 神经网络比较 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于层次聚类神经网络故障诊断方法研究 | 第31-49页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·信息预处理方法 | 第31-35页 |
| ·小波及小波包变换 | 第31-33页 |
| ·主成份分析方法 | 第33页 |
| ·模糊C 聚类原理 | 第33-35页 |
| ·层次聚类神经网络结构设计与流程图 | 第35-36页 |
| ·诊断实例 | 第36-48页 |
| ·三相整流电路 | 第36-43页 |
| ·buck-boost 电路 | 第43-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于多初始权重组改进型椭球网络故障诊断研究 | 第49-57页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·故障特征空间分区 | 第49-50页 |
| ·多初始权重组改进型椭球网络(IEUNIM)的结构与算法 | 第50-53页 |
| ·IEUNIM 的结构原理 | 第50页 |
| ·IEUNIM 的算法 | 第50-53页 |
| ·IEUNIM 的学习 | 第53页 |
| ·诊断实例与分析 | 第53-56页 |
| ·实例电路 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于复合改进型椭球神经网络故障诊断方法研究 | 第57-64页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·基于复合改进型椭球神经网络(CIEUN)的结构原理与算法 | 第57-59页 |
| ·CIEUN 的结构原理 | 第57-58页 |
| ·CIEUN 的算法 | 第58-59页 |
| ·诊断实例与分析 | 第59-63页 |
| ·实例电路 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间所发表论文 | 第72页 |
