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电力电子电路及容差电路故障诊断技术

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江苏南京
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作者蔡金锭 等 著

出版社机械工业出版社

ISBN9787111531357

出版时间2016-05

版次1

装帧平装

开本B5

纸张胶版纸

页数200页

字数320千字

定价39元

货号SC:9787111531357

上书时间2024-07-09

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商品描述
精彩内容:
前言电力电子电路及容差电路故障诊断技术电力电子电路及容差电路故障诊断技术是20世纪后半叶新兴的一个研究课题。它在航空航天、军工、电力、通信和自动控制等诸多领域中发挥着重要的作用。目前大量的电力电子设备和装置已广泛应用到通信、航空航天、电力和交通工程等领域中,并担负着供电等重要的任务。当电力电子设备或装置中任何组成部分的元器件出现异常时,都会导致设备或装置无法正常工作,直接影响整个系统运行的稳定性和供电可靠性。当系统出现故障时,其输出端波形将发生畸变,输出非正弦波形并向电网注入谐波电流,严重影响其他电气设备的正常工作,如增加系统中旋转电机及其他电气设备的发热并附加谐波损耗、引起谐振过电压、出现错误信号干扰,造成继电保护装置误动作,严重时还将损坏电气设备、缩短设备的使用寿命等。因此,根据电力电子电路工作机理和故障特点,研究电力电子设备故障诊断方法,合理地设计电力电子电路故障在线诊断系统和方案,对故障进行早期预报,快速准确地判断出发生故障的性质和故障所在的位置并及时排除故障,避免因故障造成事故和经济损失具有重要的意义。
    电力电子电路故障诊断与容差电路故障诊断在方法上有所不同。电力电子电路故障输出具有较强的非线性特征,容差电路故障时在可测试点的测量值呈现区间模糊性。因此,电力电子电路故障诊断一般先获取输出信号的特征值,然后应用人工智能算法进行故障分类和识别。为此,书中将BP神经网络、遗传算法和粒子群等智能算法分别应用到电力电子电路的故障诊断中,并分析了它们的优缺点。容差电路故障诊断通常先建立故障诊断方程,然后借助可测试点测量值求解方程未知量,最后进行故障定位。但随着电路规模的日益扩大,诊断方程未知量必将增大,此外可测试点测量值的可信性直接关系到故障诊断方程的可靠性。本书中提出子网络级电路撕裂诊断法和可测试点的优化选择,不仅可用
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内容简介:
是一本面向从事航空航天、通信和电力电子工程等专业技术人员的专著。书中总结了作者近几年来在电力电子电路及容差电路故障诊断研究领域取得的成果,以及各种故障诊断的方法和理论。全书共11章,分别阐述了电力电子电路故障诊断技术研究现状和故障诊断机理及特点、基于人工神经网络的故障诊断法、BP神经网络混合算法的故障诊断法、频谱分析和粗糙集理论的故障诊断法、ARMA双谱与离散隐马尔可夫故障诊断法、ARMA双谱与FCMHMMSVM故障诊断法、小波分析与随机森林算法的故障分类、子网络级电路故障可诊断性和交叉撕裂逻辑诊断、容差网络电路故障的区间诊断法、大规模容差网络可测点的优化选择和电力电子电路故障诊断系统的设计等。
本书在内容上注重理论联系实际,书中含有大量的故障诊断分析示例、图形和曲线,供读者系统学习和掌握电力电子电路及容差电路故障诊断的基本方法和步骤。本书可作为高等院校电类专业、研究生和本科生教材,也可供从事航空航天、通信和电力电子工程等的技术人员学习和参考。
目录:
前言
第1章绪论
1.1电力电子故障诊断的意义
1.2故障诊断法及研究现状
1.2.1解析模型故障诊断法
1.2.2信号处理的故障诊断法
1.2.3知识融合故障诊断法
1.3电力电子故障诊断机理及特点
1.3.1故障诊断机理
1.3.2故障诊断的特点
1.4可测点优化选择和诊断系统设计
第2章基于人工神经网络的故障诊断法
2.1引言
2.2BP神经网络故障诊断法
2.2.1BP神经网络故障诊断模型
2.2.2BP神经网络故障样本训练
2.2.3BP神经网络算法的故障诊断
2.3双向联想记忆神经网络故障诊断法
2.3.1双向联想记忆神经网络故障诊断模型
2.3.2多级放大电路的BAMN故障诊断
2.3.3BAMN算法的故障诊断模型
2.3.4子电路级故障的BAMN诊断
2.4本章小结
第3章BP神经网络混合算法的故障诊断法
3.1引言
3.2基于GA  BP混合算法的故障诊断
3.2.1改进GA进化与神经网络混合算法
3.2.2基于GA  BP混合算法的整流电路故障诊断
3.3基于PSO  BP混合算法的故障诊断
3.3.1基于粒子群与BP神经网络混合算法
3.3.2基于PSO  BP混合算法的整流电路故障诊断
3.4基于IM  BP混合算法的故障诊断
3.4.1免疫神经网络混合算法的实现框架
3.4.2基于IM  BP混合算法的整流电路故障诊断
3.5本章小结
第4章频谱分析和粗糙
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