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基于最小二乘支持向量机的电力电子装置谐波源建模方法研究

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基于最小二乘支持向量机的电力电子装置谐波源建模方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-15页
  · 电力电子装置谐波源建模问题的提出与意义第8-11页
    · 问题的提出第8-10页
    · 电力电子装置谐波源建模的意义第10-11页
  · 谐波源建模的研究现状第11-13页
  · 本文研究工作第13-15页
2 用于系统谐波分析的元件模型及谐波源建模方法第15-23页
  · 系统典型元器件的模型第15-17页
  · 已有的谐波源建模方法第17-22页
    · 恒流源模型第17-18页
    · 基于交叉频率导纳矩阵的模型第18-19页
    · Norton 等效模型第19-20页
    · 简化的谐波源模型第20-21页
    · 神经网络模型第21-22页
  · 本章小结第22-23页
3 支持向量机及其参数寻优方法研究第23-36页
  · 支持向量机第23-26页
    · 标准支持向量回归机第23-25页
    · 最小二乘支持向量机第25-26页
  · 核函数的选择及参数寻优方法第26-35页
    · 核函数的选择第26-29页
    · 网格搜索寻优方法第29-31页
    · 遗传算法寻优方法第31-35页
  · 本章小结第35-36页
4 电力电子装置的仿真及学习样本的获取第36-45页
  · 典型的电力电子装置第36-41页
    · 三相整流电路第36-39页
    · 晶闸管控制电抗器第39-40页
    · 常用的低压民用负荷第40-41页
  · 学习样本的提取第41-44页
    · 脉宽调制电压源逆变可调速系统第42-43页
    · 晶闸管控制电抗器第43-44页
    · 低压民用负荷第44页
  · 本章小结第44-45页
5 最小二乘支持向量机谐波源建模第45-62页
  · 学习样本数据的预处理第45页
  · 谐波源模型的建立第45-61页
    · 基于径向基神经网络的建模第45-49页
    · 基于网格搜索的LS-SVM 建模第49-54页
    · GA-LSSVM 建模第54-57页
    · 三种模型的对比第57-61页
  · 本章小结第61-62页
6 供电端含谐波电压时的谐波源建模第62-68页
  · 脉宽调制电压源逆变可调速传动系统第62-63页
  · 晶闸管控制电抗器第63-64页
  · 低压民用负荷第64-65页
  · 模型结果第65-67页
  · 本章小结第67-68页
7 结论与展望第68-70页
  · 总结第68-69页
  · 展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
附录第74页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第74页

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