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装备系统中的健康管理技术研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-21页
    1.1 论文研究背景第17-18页
    1.2 健康管理技术的目的和意义第18页
    1.3 国内外研究现状第18-20页
        1.3.1 国外研究现状第18-19页
        1.3.2 国内研究现状第19-20页
    1.4 论文的研究内容与结构安排第20-21页
第二章 装备系统的健康管理技术第21-33页
    2.1 健康管理系统体系结构第21-24页
    2.2 健康管理系统关键技术第24-29页
        2.2.1 数据采集及处理技术第24-25页
        2.2.2 健康诊断技术第25页
        2.2.3 健康预测技术第25-29页
    2.3 光伏装备系统中的健康管理第29-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第三章 基于LS-SVM的光伏装备系统健康管理第33-51页
    3.1 SVM与LS-SVM的基本原理第33-39页
        3.1.1 SVM的基本原理第33-37页
        3.1.2 LS-SVM的基本原理第37-39页
    3.2 建立LS-SVM的光伏装备状态预测第39-42页
        3.2.1 建立基于LS-SVM的光伏装备状态预测模型第39-40页
        3.2.2 超参数选择第40-42页
    3.3 数据实验与结果分析第42-49页
        3.3.1 直流母线电压平稳数据集预测第43-44页
        3.3.2 直流母线电压慢速下降数据集预测第44-46页
        3.3.3 直流母线电压快速下降数据集预测第46-47页
        3.3.4 逆变器工作额定电压上升数据集预测第47-48页
        3.3.5 逆变器工作额定电压下降数据集预测第48-49页
    3.4 本章小结第49-51页
第四章 基于BP神经网络的光伏装备系统健康管理第51-69页
    4.1 人工神经网络研究第51-53页
        4.1.1 人工神经网络的基本特性第51-52页
        4.1.2 人工神经网络的工作机理第52-53页
    4.2 BP神经网络研究第53-58页
        4.2.1 BP神经网络的结构第53-54页
        4.2.2 BP神经网络的学习过程第54-58页
    4.3 构建BP神经网络的光伏装备状态预测第58-60页
        4.3.1 构建基于BP神经网络的光伏装备状态预测模型第59页
        4.3.2 超参数选择第59-60页
    4.4 数据实验与结果分析第60-67页
        4.4.1 直流母线电压平稳数据集预测第61-62页
        4.4.2 直流母线电压慢速下降数据集预测第62-63页
        4.4.3 直流母线电压快速下降数据集预测第63-64页
        4.4.4 逆变器工作额定电压上升数据集预测第64-65页
        4.4.5 逆变器工作额定电压下降数据集预测第65-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第五章 光伏装备健康管理系统软件的设计与实现第69-87页
    5.1 光伏装备系统健康管理软件的系统分析第69-71页
        5.1.1 系统功能需求分析第69-70页
        5.1.2 系统性能分析第70-71页
        5.1.3 系统需解决的关键问题第71页
    5.2 光伏发电装备健康管理软件概要设计第71-77页
        5.2.1 软件整体架构设计第71-73页
        5.2.2 数据库及数据处理设计第73-74页
        5.2.3 网络通信的设计与实现第74-76页
        5.2.4 健康诊断和预测设计第76页
        5.2.5 系统界面设计第76-77页
    5.3 健康管理系统软件的开发与实现第77-85页
        5.3.1 软件开发环境第77页
        5.3.2 数据解析及访问第77-80页
        5.3.3 系统功能开发与实现第80-85页
    5.4 本章小结第85-87页
第六章 总结与展望第87-89页
    6.1 工作总结第87页
    6.2 工作展望第87-89页
参考文献第89-91页
致谢第91-93页
作者简介第93-94页

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