基于SVM的机车主变流器故障诊断
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·机车电气故障诊断技术概述 | 第8-11页 |
| ·课题来源与研究意义 | 第8-9页 |
| ·机车故障诊断技术研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·机车电气故障诊断的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·支持向量机在故障诊断中的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容和结构组织 | 第12-14页 |
| 第二章 机车主变流器电路结构及其故障仿真 | 第14-23页 |
| ·分析主变流器功率元件的使用状况 | 第14-17页 |
| ·主变流器电路结构 | 第14-15页 |
| ·主变流器故障分布情况 | 第15-17页 |
| ·机车主变流器的故障原因 | 第17-18页 |
| ·电力机车主变流器的电路仿真 | 第18-23页 |
| ·Matlab的SIMULINK简介 | 第18页 |
| ·主变流器故障仿真与分析 | 第18-23页 |
| 第三章 基于小波分析的主变流器故障特征提取 | 第23-33页 |
| ·小波分析的基本原理 | 第23-26页 |
| ·小波分析对主变流器故障特征的提取 | 第26-33页 |
| 第四章 支持向量机的基本内容 | 第33-42页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第33-37页 |
| ·支持向量机分类问题的研究 | 第37-40页 |
| ·支持向量机增量学习 | 第40-42页 |
| ·增量学习的问题 | 第40页 |
| ·基于信息衰减的支持向量机增量学习算法 | 第40-42页 |
| 第五章 支持向量机用于机车主变流器故障诊断 | 第42-60页 |
| ·SVM的多故障分类算法的研究 | 第42-44页 |
| ·多分类问题概述 | 第42-43页 |
| ·多分类问题算法研究 | 第43-44页 |
| ·SVM存在的问题及其克服 | 第44-47页 |
| ·SVM存在错误分类的问题 | 第44-45页 |
| ·克服SVM错误分类问题 | 第45-47页 |
| ·主变流器故障诊断 | 第47-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 附录1 38种故障的输出电压波形图 | 第62-68页 |
| 附录2 38种故障故障诊断表 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第73页 |
