基于神经网络的电力电子装置故障诊断

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基于神经网络的电力电子装置故障诊断

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基于神经网络的电力电子装置故障诊断

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-19页
· 研究背景及意义	第12-14页
· 故障诊断的概念和发展	第13页
· 现代故障诊断	第13-14页
· 现代电力电子装置故障诊断	第14-16页
· 电力电子电路故障诊断的目的	第14页
· 电力电子电路故障诊断技术发展	第14-16页
· 人工神经网络故障诊断的特性	第16页
· 本文研究的主要内容	第16-19页
第2章电力电子装置故障类型研究	第19-27页
· 逆变电路故障分类	第19-22页
· 故障特征参数的选取	第22-25页
· 单管故障仿真结果及分析	第22-24页
· 双管故障仿真结果及分析	第24-25页
· 本章小节	第25-27页
第3章基于神经网络的电力电子装置故障诊断	第27-41页
· 人工神经网络概述	第27-28页
· 基于BP网络的三相桥式逆变电路故障诊断	第28-31页
· BP神经网络	第28-29页
· BP神经网络模型的选取	第29页
· BP网络拓扑结构	第29-30页
· BP网络的层数选择	第30页
· 网络隐含层的神经元数	第30页
· 初始权值的选取	第30页
· 期望误差的选取	第30-31页
· BP神经网络的学习步骤	第31页
· 神经网络在故障诊断中的应用	第31-35页
· 用于故障诊断的信号选取	第31页
· 故障特征参数提取	第31-33页
· 故障特征信号的归一化	第33-34页
· 神经网络的结构及其输入输出接口定义	第34-35页
· BP神经网络设计	第35-39页
· 基于MATLAB神经网络的训练	第35-36页
· 样本学习结果	第36-39页
· 仿真结果验证	第39页
· BP网络的局限性	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第4章小波包与神经网络的电力电子装置故障诊断	第41-58页
· 引言	第41页
· Fourier分析的不足	第41-42页
· 小波分析的基本理论	第42-52页
· 小波变换及定义	第43-45页
· 多分辨率分析	第45页
· 小波包分析	第45-48页
· 主元分析	第48-49页
· 小波包频带能量故障特征提取流程	第49-52页
· 实验验证	第52-56页
· BP神经网络设计	第52-53页
· 样本学习结果	第53-56页
· 仿真结果验证	第56页
· 本章小结	第56-58页
第5章基于小波包与优化神经网络的电子电子装置故障诊断	第58-77页
· 基于小波包-RBF网络的电力电子装置故障诊断	第58-62页
· 径向基网络原理	第58页
· 径向基神经网络模型	第58-59页
· 径向基网络的训练与设计	第59页
· 三相逆变电路的故障诊断模型	第59-60页
· 神经网络的学习	第60-61页
· RBF网络算法与BP网络算法对比	第61-62页
· 粒子群优化算法及神经网络训练	第62-68页
· 粒子群优化算法	第62-63页
· 算法原理	第63-64页
· 粒子群优化算法流程	第64-65页
· 粒子群算法实现的基本原则	第65-66页
· 设计粒子群算法的步骤	第66-67页
· 粒子群算法的主要参数	第67页
· 粒子群算法优化BP神经网络	第67-68页
· 基于PSO-BP网络在电力电子装置故障诊断中的应用	第68-72页
· 数据准备	第68-69页
· 模型参数选择	第69-72页
· 结果对比分析	第72-76页
· BP与RBF、PSO-BP算法的训练曲线比较	第72-74页
· BP与RBF、PSO-BP算法的准确率比较	第74-76页
· 本章小结	第76-77页
结论	第77-78页
参考文献	第78-82页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第82-83页
致谢	第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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