| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 柴油发电机组系统建模仿真的研究概况 | 第14-15页 |
| 1.3 非线性数据建模的研究概况 | 第15-16页 |
| 1.4 车辆电源故障诊断的研究概况 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 30k W车辆电源建模 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 车辆电源系统组成及模块划分 | 第19-20页 |
| 2.3 柴油机调速系统的原理及其建模 | 第20-24页 |
| 2.3.1 柴油机及其调速系统原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 柴油机及其电子调速器的数学模型 | 第21-24页 |
| 2.3.3 柴油机及其调速系统的仿真模型 | 第24页 |
| 2.4 发电机及其励磁系统原理及其建模 | 第24-27页 |
| 2.4.1 发电机及其励磁系统的原理 | 第25页 |
| 2.4.2 发电机及其励磁系统的仿真模型 | 第25-27页 |
| 2.5 电源模型正确性的实验研究 | 第27-34页 |
| 2.5.1 线性负载模型的建立 | 第27-29页 |
| 2.5.2 电源模型参数校准与边界限定 | 第29-30页 |
| 2.5.3 车辆电源带线性负载仿真与实体试验的对比分析 | 第30-34页 |
| 2.6 本章小节 | 第34-35页 |
| 第3章 30kW车辆电源与一类非线性负载匹配的预测建模 | 第35-50页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 单相不可控整流电容滤波型负载建模 | 第35-36页 |
| 3.3 车辆电源承载非线性负载预测模型的建立 | 第36-46页 |
| 3.3.1 所需建模关系的分析及数据采集 | 第36-38页 |
| 3.3.2 极限学习机(ELM)简介 | 第38-41页 |
| 3.3.3 基于ELM的车辆电源所带负载能力预测模型的建立 | 第41-42页 |
| 3.3.4 基于ELM的最佳匹配滤波电容预测模型的建立 | 第42-44页 |
| 3.3.5 ELM直流侧电压纹波预测模型的建立 | 第44-46页 |
| 3.4 ELM预测模型应用效果分析 | 第46-47页 |
| 3.5 30kW车辆电源安全性评测在GUI中的实现 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 30kW车辆电源故障诊断方法研究 | 第50-61页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 车辆电源常见故障类型及故障数据采集 | 第50-53页 |
| 4.2.1 车辆电源常见故障类型分析 | 第50-51页 |
| 4.2.2 车辆电源常见故障类型数据采集 | 第51-53页 |
| 4.3 概率神经网络(PNN)概述 | 第53-55页 |
| 4.4 基于PNN的车辆电源故障诊断 | 第55-57页 |
| 4.5 PNN车辆电源故障诊断应用效果分析 | 第57-58页 |
| 4.6 故障诊断在GUI界面中的实现 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 附录B1 NT855-GA柴油机数据单 | 第69-70页 |
| 附录B2 UC224C发电机数据单 | 第70-71页 |
