| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电机保护技术国内外发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 智能控制技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.4 电机智能保护关键技术的发展 | 第13-15页 |
| 1.5 本文的研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 三相异步电机综合保护基本原理 | 第16-35页 |
| 2.1 三相异步电机保护控制系统设计需求分析 | 第16-17页 |
| 2.2 电机的故障特征分析 | 第17-21页 |
| 2.2.1 对称分量法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于对称分量法的电动机故障分析 | 第18-21页 |
| 2.3 常见故障保护原理 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于电流判据保护原理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于电压判据保护原理 | 第23-24页 |
| 2.4 电动机温升预测理论与方法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 电动机温升的概念及原理 | 第24-25页 |
| 2.4.2 PT100测温法 | 第25页 |
| 2.4.3 温升曲线法 | 第25-27页 |
| 2.4.4 电阻法 | 第27-28页 |
| 2.4.5 等效法 | 第28-29页 |
| 2.4.6 神经网络法 | 第29-30页 |
| 2.5 电机保护现场总线通讯原理 | 第30-34页 |
| 2.5.1 Modbus通讯 | 第30-31页 |
| 2.5.2 基于电机保护现场总线Modbus通讯原理 | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于参数辨识三相异步电机温升保护建模与仿真 | 第35-52页 |
| 3.1 电机温升预测及电机热保护 | 第35页 |
| 3.2 基于BP网络参数辨识电机温升的算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 BP网络结构与学习规则 | 第36-41页 |
| 3.2.2 BP网络的主要缺陷与算法改进 | 第41-43页 |
| 3.3 基于BP神经网络电机温升辨识的建模与仿真 | 第43-51页 |
| 3.3.1 基于神经网络的预测原理 | 第43-45页 |
| 3.3.2 电机温升预测的建模 | 第45-49页 |
| 3.3.3 电机温升预测的仿真 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于参数辨识电机智能保护控制器的实现 | 第52-70页 |
| 4.1 电机智能保护主电路设计 | 第52-54页 |
| 4.2 控制系统硬件设计 | 第54-60页 |
| 4.2.1 STM32F407最小系统 | 第54-56页 |
| 4.2.2 硬件电路设计 | 第56-60页 |
| 4.3 控制系统软件设计 | 第60-69页 |
| 4.3.1 STM32 Keil集成开发环境介绍 | 第60-62页 |
| 4.3.2 初始化程序设计 | 第62页 |
| 4.3.3 故障处理子程序 | 第62-63页 |
| 4.3.4 主程序设计 | 第63-64页 |
| 4.3.5 通讯中断程序设计 | 第64-65页 |
| 4.3.6 基于MODBUS通讯协议人机界面设计 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 实验研究 | 第70-75页 |
| 5.1 实验平台 | 第70-71页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第71-74页 |
| 5.2.1 电机温升预测实验 | 第71-72页 |
| 5.2.2 短路实验 | 第72页 |
| 5.2.3 缺相及相不平衡实验 | 第72-73页 |
| 5.2.4 相序保护试验 | 第73页 |
| 5.2.5 堵转和起动超时保护试验 | 第73-74页 |
| 5.2.6 过压和欠压保护实验 | 第74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录及参与的科研项目 | 第81页 |
