| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·电力电子电路故障诊断的研究意义与研究内容 | 第13-15页 |
| ·电力电子电路故障诊断的研究意义 | 第13-14页 |
| ·电力电子电路故障诊断的研究内容 | 第14-15页 |
| ·电力电子电路故障分类 | 第15-16页 |
| ·电力电子电路故障诊断的研究现状 | 第16-18页 |
| ·电力电子电路故障诊断难点 | 第18-19页 |
| ·本论文研究内容与结构安排 | 第19-22页 |
| ·本论文的研究内容 | 第19-20页 |
| ·本论文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 测试节点优化选择方法研究 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22-24页 |
| ·模糊集创建 | 第24-25页 |
| ·整数编码字典 | 第25页 |
| ·测试节点选择算法 | 第25-26页 |
| ·诊断实例及实验结果分析 | 第26-32页 |
| ·实验电路及故障模式 | 第26-29页 |
| ·模糊集创建和整数编码字典的生成 | 第29-31页 |
| ·测试节点的选择 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 电力电子电路故障特征提取与分类器分析 | 第33-46页 |
| ·特征提取技术 | 第33-37页 |
| ·小波及小波包变换 | 第33-35页 |
| ·主成分分析 | 第35-37页 |
| ·神经网络及其在故障诊断中的应用 | 第37-39页 |
| ·神经网络特点 | 第37-38页 |
| ·神经网络故障诊断流程 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络 | 第39-42页 |
| ·BP 网络结构与算法 | 第39-41页 |
| ·BP 网络参数设计 | 第41-42页 |
| ·径向基网络 | 第42-45页 |
| ·径向基网络结构与算法 | 第42-44页 |
| ·RBF 网络与BP 网络对比 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于小波径向基网络的电力电子电路故障诊断研究 | 第46-57页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·诊断实例 | 第47-53页 |
| ·诊断电路分析 | 第47-48页 |
| ·故障模式设置 | 第48-50页 |
| ·特征提取 | 第50-52页 |
| ·RBF 网络设计与训练 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于信息融合的电力电子电路故障诊断研究 | 第57-70页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·基于神经网络特征层融合技术 | 第58-60页 |
| ·诊断实例 | 第60-66页 |
| ·诊断电路分析 | 第60-61页 |
| ·故障模式设置 | 第61-63页 |
| ·特征提取与特征关联 | 第63-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |