《电力电子电路及容差电路故障诊断技术》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:蔡金锭,刘庆珍,鄢仁武著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787111531357
  • 页数:200 页
图书介绍:本书是面向专门从事电力电子事业的专业人士的一本专著。书中紧紧围绕着电力电子电路故障诊断技术进行阐述,介绍六种具体的电力电子电路故障诊断技术的基本知识、基本原理和方法。全书内容分为七章,第一章主要介绍了电力电子电路故障诊断技术的研究意义、研究现状及诊断机理和特点;第二章详细阐述了电力电子电路故障的BP神经网络诊断;第三章论述了电力电子电路故障的混合智能算法诊断技术;第四章着重介绍电力电子电路故障的粗糙集频谱理论智能诊断急速;第五章具体介绍了电力电子电路故障的ARMA双谱与离散隐马尔可夫模型诊断技术;第六章详细论述了电力电子电路故障的模糊C均值聚类-隐马可夫模型-支持向量机诊断技术;第七章具体阐述了电力电子电路的小波分析随机森林诊断技术。 本书内容上注重理论联系实际,书中并附有大量的原理图、表,读者通过学习后能掌握和系统了解电力电子电路故障诊断技术的基本原理和步骤。本书可以作为高等院校研究生、本科生和从事电力电子行业工作的工程技术人员学习和参考

第1章 绪论 1

1.1 电力电子故障诊断的意义 1

1.2 故障诊断法及研究现状 2

1.2.1 解析模型故障诊断法 2

1.2.2 信号处理的故障诊断法 4

1.2.3 知识融合故障诊断法 6

1.3 电力电子故障诊断机理及特点 11

1.3.1 故障诊断机理 11

1.3.2 故障诊断的特点 12

1.4 可测点优化选择和诊断系统设计 12

第2章 基于人工神经网络的故障诊断法 14

2.1 引言 14

2.2 BP神经网络故障诊断法 14

2.2.1 BP神经网络故障诊断模型 14

2.2.2 BP神经网络故障样本训练 17

2.2.3 BP神经网络算法的故障诊断 20

2.3 双向联想记忆神经网络故障诊断法 26

2.3.1 双向联想记忆神经网络故障诊断模型 26

2.3.2 多级放大电路的BAMN故障诊断 28

2.3.3 BAMN算法的故障诊断模型 30

2.3.4 子电路级故障的BAMN诊断 31

2.4 本章小结 33

第3章 BP神经网络混合算法的故障诊断法 34

3.1 引言 34

3.2 基于GA-BP混合算法的故障诊断 34

3.2.1 改进GA进化与神经网络混合算法 34

3.2.2 基于GA-BP混合算法的整流电路故障诊断 37

3.3 基于PSO-BP混合算法的故障诊断 40

3.3.1 基于粒子群与BP神经网络混合算法 40

3.3.2 基于PSO-BP混合算法的整流电路故障诊断 42

3.4 基于IM-BP混合算法的故障诊断 43

3.4.1 免疫神经网络混合算法的实现框架 43

3.4.2 基于IM-BP混合算法的整流电路故障诊断 47

3.5 本章小结 49

第4章 频谱分析和粗糙集理论的故障诊断法 51

4.1 引言 51

4.2 整流电路输出电压波形的频谱分析 51

4.3 基于粗糙理论的故障诊断法 55

4.3.1 故障诊断决策表的形成 55

4.3.2 故障诊断决策表的约简 57

4.3.3 三相整流电路故障诊断分析 60

4.4 粗糙集与神经网络相结合的故障诊断法 61

4.4.1 粗糙集-神经网络分步结合故障诊断法 61

4.4.2 粗糙集-神经网络整体结合故障诊断法 63

4.4.3 粗糙集-神经网络在故障诊断中的应用 65

4.5 本章小结 67

第5章 ARMA双谱与离散隐马尔可夫的故障诊断法 68

5.1 引言 68

5.2 基于ARMA双谱与DHMM的故障诊断法 68

5.2.1 ARMA双谱故障特征的提取 68

5.2.2 HMM的训练和状态识别 74

5.2.3 基于ARMA双谱与DHMM故障诊断步骤 76

5.3 电力电子电路故障诊断应用 77

5.3.1 SS8机车变流器电路故障诊断 77

5.3.2 十二脉波可控整流电路的故障诊断 80

5.4 本章小结 86

第6章 ARMA双谱与FCM-HMM-SVM故障诊断法 87

6.1 引言 87

6.2 ARMA双谱与FCM-HMM-SVM故障诊断法 87

6.2.1 模糊C均值聚类的故障信号分析法 87

6.2.2 支持向量机故障分类算法 89

6.2.3 ARMA双谱与FCM-HMM-SVM故障诊断步骤 91

6.3 电力电子电路故障诊断分析 94

6.3.1 机车变流器电路故障诊断 94

6.3.2 十二脉波可控整流电路故障诊断 96

6.4 本章小结 96

第7章 小波分析与随机森林算法的故障分类 97

7.1 引言 97

7.2 基于小波分析与随机森林混合故障诊断法 97

7.2.1 电力电子电路故障信号奇异性的小波检测法 97

7.2.2 随机森林算法的电力电子电路故障识别 102

7.3 电力电子整流电路故障识别 105

7.3.1 机车变流器电路故障诊断 105

7.3.2 十二脉波可控整流电路故障诊断 106

7.4 本章小结 111

第8章 子网络级电路故障可诊断性和交叉撕裂逻辑诊断 112

8.1 引言 112

8.2 子网络级电路故障可诊断条件 112

8.3 子网络级电路故障诊断的误区分析 114

8.4 仿真示例分析 116

8.5 大规模电路交叉撕裂逻辑诊断法 117

8.5.1 交叉撕裂诊断图和撕裂准则 117

8.5.2 逻辑诊断矩阵和诊断函数 119

8.5.3 子电路级故障的逻辑定位 120

8.6 逐级撕裂搜索与诊断效率 121

8.7 不同诊断法的分析比较 123

8.8 稳压电源电路故障逻辑诊断 124

8.9 本章小结 126

第9章 容差网络电路故障的区间诊断法 127

9.1 引言 127

9.2 含有容差电路的区间分析方法 127

9.2.1 区间节点电压方程的计算方法 128

9.2.2 仿真分析实例 129

9.3 容差网络故障的区间判定 130

9.4 故障识别仿真示例 132

9.5 容差子网络级故障的区间诊断 133

9.6 子网络级故障交叉撕裂诊断仿真示例 134

9.7 容差网络元器件级故障的区间诊断 136

9.8 容差网络单支路故障诊断仿真示例 137

9.9 非线性容差子网络级故障的区间诊断法 138

9.9.1 非线性容差子网络可测端点电压区间值的确定 140

9.9.2 非线性容差子网络故障诊断仿真示例 141

9.10 本章小结 142

第10章 大规模容差网络可测点的优化选择 143

10.1 引言 143

10.2 容差网络可测点电压灵敏度与故障识别的关系 143

10.3 撕裂端口零电流门限及其灵敏度与故障识别的关系 144

10.4 容差子网络级可测点的优化选择方法 145

10.4.1 容差网络可测点优化选择仿真示例一 146

10.4.2 容差网络可测点优化选择仿真示例二 148

10.5 优化选择可测点对子网络故障诊断的影响 153

10.5.1 合理选择可测点对子网络N1零门限D0的影响 153

10.5.2 合理选择可测点对子网络N1故障诊断的影响 154

10.6 本章小结 157

第11章 电力电子电路故障诊断系统的设计 158

11.1 引言 158

11.2 系统的硬件部分 158

11.2.1 JZB-1A型实验装置 160

11.2.2 信号转换电路 161

11.2.3 PCI6251数据采集卡 161

11.3 系统的软件设计 161

11.3.1 接口实现 162

11.3.2 故障诊断软件 163

11.4 实验结果及说明 164

11.5 本章小结 165

附录 166

附录A 三相桥式可控整流输出电压波形图 166

附录B ARMA双谱故障诊断图 177

附录C SS8机车主变流器电路故障模式小波分解图 182

附录D 故障诊断程序 188

参考文献 195