串联型故障电弧检测方法的研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·故障电弧的研究背景与研究意义 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状及前景 | 第12-16页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 故障电弧分析 | 第18-25页 |
| ·电弧的基本概念 | 第18-20页 |
| ·故障电弧的产生原因 | 第20-21页 |
| ·故障电弧的基本性质 | 第21-23页 |
| ·故障电弧的类型 | 第21-22页 |
| ·交流电弧的特性 | 第22-23页 |
| ·故障电弧诊断技术的分类比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 串联故障电弧实验平台的研究 | 第25-32页 |
| ·电源系统 | 第25-27页 |
| ·滤波电路 | 第26页 |
| ·电源转换 | 第26-27页 |
| ·负载系统 | 第27页 |
| ·电弧发生装置 | 第27-29页 |
| ·滑台驱动系统 | 第29-30页 |
| ·数据采集系统 | 第30-31页 |
| ·硬件电路 | 第30页 |
| ·数据采集软件设计 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 串联故障电弧检测理论分析 | 第32-40页 |
| ·小波变换 | 第32-36页 |
| ·小波基本理论 | 第32-34页 |
| ·多分辨分析及Mallat算法 | 第34-36页 |
| ·近似熵 | 第36-37页 |
| ·近似熵的定义及应用 | 第36页 |
| ·近似熵的算法 | 第36-37页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第37-38页 |
| ·支持向量机概述 | 第37页 |
| ·支持向量机的应用 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法(PSO) | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 串联故障电弧的识别分析 | 第40-55页 |
| ·实验及实验结果分析 | 第40-44页 |
| ·特征量的提取 | 第44-50页 |
| ·阈值降噪 | 第44-47页 |
| ·小波变换 | 第47-49页 |
| ·特征向量比较 | 第49-50页 |
| ·检测识别过程分析 | 第50-51页 |
| ·检测识别结果分析 | 第51-54页 |
| ·已知负载识别分析 | 第52-54页 |
| ·未知负载的诊断结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 作者简历 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
