| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第13-14页 |
| 缩略词 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 牵引系统三电平逆变器介绍 | 第16-17页 |
| 1.3 复合故障诊断技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 复合故障简介 | 第17页 |
| 1.3.2 复合故障诊断的国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 本文主要研究工作及内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于Sim Power Systems的逆变器建模及复合故障分析 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 三电平逆变器的工作原理及控制策略 | 第21-24页 |
| 2.3 三电平逆变器模型的搭建 | 第24-27页 |
| 2.4 三电平逆变器主电路复合故障特征分析 | 第27-34页 |
| 2.4.1 IGBT功率管复合故障 | 第27-32页 |
| 2.4.2 钳位二极管和支撑电容复合故障 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于FFT和决策树算法的同桥臂IGBT复合故障诊断 | 第35-42页 |
| 3.1 同桥臂IGBT复合故障诊断方法 | 第35-36页 |
| 3.2 基于FFT的复合故障特征提取 | 第36-38页 |
| 3.3 基于决策树算法的分类器设计 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于小波分析和SVM的不同桥臂IGBT复合故障诊断 | 第42-64页 |
| 4.1 不同桥臂IGBT复合故障诊断方法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于小波分析的复合故障特征提取 | 第43-52页 |
| 4.2.1 小波分析 | 第43-48页 |
| 4.2.2 故障特征提取 | 第48-52页 |
| 4.3 基于支持向量机的多分类器设计 | 第52-63页 |
| 4.3.1 支持向量机的分类 | 第53-58页 |
| 4.3.2 支持向量机多分类器设计与优化 | 第58-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于改进的EMD和SVM算法的逆变器复合故障诊断 | 第64-79页 |
| 5.1 钳位二极管和支撑电容复合故障诊断方法 | 第64-65页 |
| 5.2 基于改进的EMD的复合故障特征提取 | 第65-71页 |
| 5.2.1 基于小波预处理的EMD改进方案 | 第65-67页 |
| 5.2.2 复合故障特征提取 | 第67-71页 |
| 5.3 基于支持向量机的多分类器设计与择优 | 第71-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第86页 |
