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高电压绝缘子绝缘性能在线智能检测方法的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-11页
   ·课题研究背景与意义第8页
   ·相关技术研究现状与动向第8-10页
   ·研究主要工作与成果第10-11页
第2章 绝缘子污闪状态监测研究第11-20页
   ·绝缘子发生故障原因第11-12页
   ·绝缘子污闪问题第12-15页
     ·绝缘子污闪放电特点第12页
     ·绝缘子污闪条件分析第12-14页
     ·绝缘子污闪数理模型第14-15页
   ·表征绝缘子性能的参数第15-16页
     ·等值附盐密度第15-16页
     ·泄漏电流第16页
   ·绝缘子污秽程度的在线检测方法第16-20页
     ·分布电压法第17页
     ·泄漏电流法第17-20页
第3章 系统硬件设计第20-38页
   ·系统硬件总体组成第20页
   ·中央控制模块设计第20-24页
   ·电源模块设计第24-27页
     ·微控制器电源第24-26页
     ·信号采集模块电源第26-27页
   ·信号采集模块设计第27-33页
   ·气象模块选型第33-35页
   ·通信模块选型第35-38页
第4章 系统软件设计第38-55页
   ·μC/OS-Ⅱ的移植第39-44页
     ·μC/OS-Ⅱ操作系统第40页
     ·μC/OS-Ⅱ在S3C2410A上的移植第40-43页
     ·μC/OS-Ⅱ下编写应用程序第43-44页
   ·数据采集程序设计第44-45页
   ·电源管理程序设计第45-46页
   ·数据处理程序设计第46-48页
   ·无线通信程序设计第48-51页
     ·AT指令及短信息的收发第48-49页
     ·无线通信协议第49-51页
   ·人机接口软件设计第51-55页
第5章 系统可靠性设计第55-62页
   ·绝缘子检测中的干扰第55-57页
   ·抗干扰措施第57-62页
     ·硬件检测装置屏蔽第57-59页
     ·硬件检测装置隔离和接地第59-60页
     ·软件抗干扰方法第60-62页
第6章 系统所用的智能方法第62-71页
   ·RBF神经网络第62-64页
   ·RBF神经网络的学习过程第64-67页
   ·RBF神经网络的训练第67-70页
     ·MATLAB神经网络工具箱第67页
     ·MATLAB引擎在Visual C++中的调用第67-68页
     ·MATLAB中RBF神经网络的训练第68-70页
   ·RBF神经网络在绝缘子检测中的应用第70-71页
第7章 总结与展望第71-73页
   ·总结第71页
   ·展望第71-73页
参考文献第73-76页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第76-77页
致谢第77页

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