| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 图清单 | 第8-10页 |
| 表清单 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 PHM 关键技术 | 第13页 |
| 1.2.2 电子设备 PHM 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 电力电子电路 PHM 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 电力电子电路故障诊断与预测技术难点及发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 电力电子电路健康状态监测研究 | 第18-43页 |
| 2.1 电力电子电路关键元件失效研究 | 第18-22页 |
| 2.2 电路故障特征参数提取方法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 电路输出特征分析 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于小波分析的电路特征参数提取 | 第24-27页 |
| 2.3 基于马氏距离的电力电子电路健康状态分析 | 第27-34页 |
| 2.3.1 马氏距离介绍 | 第28页 |
| 2.3.2 马氏距离阈值确定 | 第28-29页 |
| 2.3.3 应用实例及分析 | 第29-34页 |
| 2.4 基于隐马尔科夫模型的电力电子电路健康状态分析 | 第34-41页 |
| 2.4.1 HMM 介绍 | 第34-37页 |
| 2.4.2 电子系统的 HMM 模型 | 第37-38页 |
| 2.4.3 应用实例及分析 | 第38-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于小波分析和马氏距离的电力电子电路故障诊断 | 第43-48页 |
| 3.1 元件故障建模 | 第43-44页 |
| 3.2 故障诊断方法概述 | 第44-45页 |
| 3.3 电力电子电路故障诊断实例 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 电力电子电路故障预测研究 | 第48-66页 |
| 4.1 故障预测方法 | 第48-55页 |
| 4.1.1 AR 模型预测算法 | 第48-49页 |
| 4.1.2 BP 神经网络预测算法 | 第49-52页 |
| 4.1.3 混沌理论对预测算法的改进 | 第52-53页 |
| 4.1.4 GM 预测算法及其改进 | 第53-55页 |
| 4.2 电力电子电路故障预测实例 | 第55-65页 |
| 4.2.1 电路特征参数的预测以及健康状态预测 | 第55-56页 |
| 4.2.2 电路健康状态衡量值的预测以及健康状态预测 | 第56-63页 |
| 4.2.3 电路健康状态趋势预测 | 第63-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 5.2 存在的问题以及后续研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75-85页 |
