| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 高压断路器的检修方式 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外高压断路器状态检修研究情况 | 第10-11页 |
| 1.3.1 在线监测技术研究情况 | 第10-11页 |
| 1.3.2 故障诊断方法研究情况 | 第11页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 高压断路器结构与基本概念 | 第13-23页 |
| 2.1 高压断路器结构与分类 | 第13-14页 |
| 2.2 高压断路器典型故障分析 | 第14-15页 |
| 2.3 高压断路器在线监测的状态量 | 第15-22页 |
| 2.3.1 高压断路器的监测手段 | 第15-16页 |
| 2.3.2 高压断路器典型状态量 | 第16-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 高压断路器状态量的特征提取 | 第23-35页 |
| 3.1 希尔伯特—黄变换 | 第23-26页 |
| 3.1.1 固有模态函数 | 第23页 |
| 3.1.2 EMD分解算法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 Hilbert变换 | 第25-26页 |
| 3.1.4 希尔伯特—黄变换的优缺点 | 第26页 |
| 3.2 EMD分解算法改进 | 第26-27页 |
| 3.3 基于改进希尔伯特—黄变换断路器动触头行程信号特征提取 | 第27-30页 |
| 3.3.1 改进希尔伯特—黄变换分析方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 改进希尔伯特—黄变换的应用 | 第28-30页 |
| 3.4 高压断路器分合闸电流信号特征提取 | 第30-33页 |
| 3.4.1 基于小波变换的断路器分合闸线圈电流特征提取 | 第30-31页 |
| 3.4.2 基于改进希尔伯特—黄变换的断路器分合闸线圈电流特征提取 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于改进灰色关联分析的智能故障诊断方法 | 第35-47页 |
| 4.1 灰色系统简述 | 第35页 |
| 4.2 灰色系统的基本概念 | 第35-39页 |
| 4.2.1 无量纲化与归一化 | 第35-36页 |
| 4.2.2 关联系数、分辨系数与灰色关联度 | 第36-37页 |
| 4.2.3 关联分析的主要步骤 | 第37页 |
| 4.2.4 其他常见灰色系统分析方法 | 第37-39页 |
| 4.3 基于DFCM聚类与改进灰色关联分析的故障诊断方法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 DFCM聚类算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 改进灰色关联度分析方法 | 第40-41页 |
| 4.3.3 基于DFCM与改进灰色关联度的智能故障诊断方法 | 第41-43页 |
| 4.4 高压断路器故障诊断实例 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 高压断路器在线监测与智能故障诊断系统的构建 | 第47-57页 |
| 5.1 系统整体设计 | 第47页 |
| 5.2 系统硬件部分 | 第47-48页 |
| 5.3 系统软件部分 | 第48-54页 |
| 5.4 系统优点与改进 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
