谐振型逆变器负载匹配方案分析系统的研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·发展现状及存在的问题 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 固态感应加热电源的负载特性分析及计算 | 第11-23页 |
| ·固态感应加热电源的负载特性分析 | 第11-13页 |
| ·负载阻抗的经验计算 | 第13-17页 |
| ·计算需要的物理参数 | 第13页 |
| ·负载阻抗的经验计算公式 | 第13-17页 |
| ·基于矢量磁位的负载阻抗理论计算 | 第17-22页 |
| ·负载阻抗的理论计算 | 第17-18页 |
| ·长直圆柱导体的涡流场矢量磁位分析 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 固态感应加热电源的负载匹配 | 第23-42页 |
| ·目前负载匹配方案的比较分析 | 第23-24页 |
| ·变压器匹配 | 第23-24页 |
| ·无源元件匹配 | 第24页 |
| ·串联谐振逆变器的负载匹配 | 第24-33页 |
| ·负载阻抗偏小时的匹配方案 | 第24-30页 |
| ·匹配原理 | 第24-27页 |
| ·负载频率特性 | 第27-30页 |
| ·负载阻抗偏大时的匹配方案 | 第30-31页 |
| ·负载匹配的设计步骤 | 第31-33页 |
| ·并联谐振逆变器的负载匹配 | 第33-37页 |
| ·负载阻抗偏小时的匹配方案 | 第33页 |
| ·负载阻抗偏大时的匹配方案 | 第33-37页 |
| ·匹配原理 | 第33-34页 |
| ·负载频率特性 | 第34-37页 |
| ·负载匹配的设计步骤 | 第37页 |
| ·负载匹配对输出功率的影响 | 第37-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 分层式信息融合的负载匹配方案分析方法 | 第42-57页 |
| ·问题的提出 | 第42页 |
| ·人工神经网络的基本知识 | 第42-43页 |
| ·径向基函数神经网络（RBFN） | 第43-49页 |
| ·RBF 神经元 | 第43页 |
| ·网络拓扑结构 | 第43-45页 |
| ·自适应聚类中心选取学习算法（SASCC） | 第45-49页 |
| ·D-S 证据理论 | 第49-52页 |
| ·D-S 证据理论的基本内涵 | 第49-50页 |
| ·D-S 证据理论改进的合成规则 | 第50-51页 |
| ·D-S 证据推理信息融合决策的基本过程 | 第51-52页 |
| ·分层式信息融合的负载匹配方案分析方法 | 第52-55页 |
| ·分析方法的提出 | 第52-53页 |
| ·分层式信息融合的负载匹配方案分析方法 | 第53-55页 |
| ·基于模块神经网络的初步诊断层 | 第54页 |
| ·基于 D-S 证据推理的融合决策诊断层 | 第54-55页 |
| ·负载匹配方案分析实例 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 谐振型逆变器负载匹配方案分析系统的建立 | 第57-66页 |
| ·系统数据库的设计 | 第57-59页 |
| ·数据库的选择 | 第57-58页 |
| ·系统数据库的结构 | 第58页 |
| ·面向对象数据库的实现 | 第58-59页 |
| ·系统的功能与构成 | 第59-64页 |
| ·主控模块 | 第59-60页 |
| ·数据管理系统 | 第60-62页 |
| ·负载匹配方案分析子系统 | 第62-64页 |
| ·系统的运行效果 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第71页 |
