| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 三电平逆变器的故障诊断方法的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 三电平逆变器的故障特征提取技术 | 第9-11页 |
| 1.2.2 三电平逆变器的故障诊断技术 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 光伏三电平逆变器的故障分析及其仿真模型的搭建 | 第15-22页 |
| 2.1 光伏三电平逆变器的工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 三电平逆变器故障产生的原因及其故障类型分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1 三电平逆变器故障产生的原因 | 第16页 |
| 2.2.2 三电平逆变器的故障类型分析 | 第16-17页 |
| 2.3 光伏三电平逆变器故障模型的搭建 | 第17-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 光伏三电平逆变器的故障仿真及基于专家系统的典型故障的诊断 | 第22-30页 |
| 3.1 光伏三电平逆变器典型故障的仿真与分析 | 第22-26页 |
| 3.2 光伏三电平逆变器非典型故障的仿真与分析 | 第26-27页 |
| 3.3 基于专家系统的典型故障的诊断 | 第27-29页 |
| 3.3.1 专家系统 | 第27-28页 |
| 3.3.2 专家系统在典型故障诊断中的具体应用 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于小波包变换和故障字典法的三电平逆变器的非典型故障诊断 | 第30-54页 |
| 4.1 基于小波包变换的故障特征提取 | 第30-36页 |
| 4.1.1 故障特征信号的提取 | 第30-31页 |
| 4.1.2 小波分析简介 | 第31-35页 |
| 4.1.3 小波包变换在故障特征提取中的应用 | 第35-36页 |
| 4.2 基于BP神经网络故障字典法的非典型故障诊断 | 第36-40页 |
| 4.2.1 故障字典诊断法简介 | 第36页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型 | 第36-39页 |
| 4.2.3 基于BP神经网络的故障字典诊断法 | 第39-40页 |
| 4.3 小波包变换和故障字典法在非典型故障诊断中的具体应用 | 第40-53页 |
| 4.3.1 故障特征向量的获取 | 第41-47页 |
| 4.3.2 非典型故障的诊断 | 第47-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于稀疏编码和故障字典法的三电平逆变器的非典型故障诊断 | 第54-71页 |
| 5.1 基于稀疏编码算法的故障特征提取 | 第54-58页 |
| 5.1.1 稀疏编码算法简介 | 第54-55页 |
| 5.1.2 基于ICA求取稀疏矩阵 | 第55-57页 |
| 5.1.3 稀疏编码算法在三电平逆变器故障特征提取中的应用 | 第57-58页 |
| 5.2 稀疏编码和故障字典法在非典型故障诊断中的具体应用 | 第58-68页 |
| 5.2.1 故障特征向量的提取 | 第58-63页 |
| 5.2.2 非典型故障的诊断 | 第63-68页 |
| 5.3 小波包变换和稀疏编码在故障诊断中的对比分析 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |
