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基于马氏距离的BUCK电路故障预测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·课题研究的背景和意义第12-14页
   ·课题研究的现状和发展趋势第14-16页
     ·电子设备故障预测研究的现状第14-16页
     ·电力电子电路故障预测研究的热点难点和发展趋势第16页
   ·本文研究的内容第16-18页
第二章 相关理论预备知识第18-31页
   ·马氏距离第18页
   ·最小二乘支持向量机第18-22页
     ·最小二乘法第18-19页
     ·支持向量机理论第19-21页
     ·最小二乘支持向量机回归[26]第21-22页
   ·BP 神经网络第22-26页
     ·人工神经网络第22-24页
     ·误差逆传播神经网络及其原理第24-26页
     ·BP 神经网络的优点以及局限性第26页
   ·遗传算法原理第26-30页
     ·遗传算法简介第26页
     ·遗传算法的基本流程第26-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 BUCK 电路退化分析和健康状态监控第31-50页
   ·电力电子电路元器件退化分析及故障模式第31-36页
     ·元器件的失效分布第31-32页
     ·关键元器件的故障模式第32-33页
     ·BUCK 电路元器件退化分析及对输出电压的影响第33-36页
   ·BUCK 电路的健康状态监控第36-49页
     ·建立健康状态监控的方法和步骤第37-39页
     ·仿真实验第39-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 基于马氏距离的故障预测第50-63页
   ·最小二乘支持向量机故障预测[40]第50-54页
     ·单步循环预测第51-52页
     ·多步预测第52-54页
     ·预测结果分析第54页
   ·BP 神经网络故障预测第54-62页
     ·训练数据和预测输入数据第55页
     ·BP 神经网络无优化预测第55-57页
     ·BP 神经网络遗传算法优化预测第57-61页
     ·预测结果分析第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 基于小波变换和马氏距离的 BUCK 电路故障预测第63-74页
   ·特征参数的提取第63-65页
     ·小波分析简介第63-64页
     ·输出电压的小波分解和故障特征参数的获得第64-65页
   ·故障预测第65-73页
     ·仿真实验第65-68页
     ·BP 神经网络预测第68-70页
     ·BP 神经网络遗传算法预测第70-72页
     ·预测结果分析第72-73页
   ·本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
   ·本文主要工作总结第74页
   ·后续研究展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第81页

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