| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·葛洲坝电厂发电机局部放电在线监测的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·电机绝缘故障的种类及产生的原因 | 第9-10页 |
| ·发电机局部放电在线监测的国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·物理方法 | 第10-11页 |
| ·化学方法 | 第11页 |
| ·局部放电监测 | 第11-13页 |
| ·电机在线监测的难点及其展望 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 发电机局部放电在线监测传感器的选择及特性研究 | 第16-28页 |
| ·电流传感器的特性分析 | 第16-20页 |
| ·电流传感器的基本原理与形式 | 第16-17页 |
| ·电流传感器的频域分析 | 第17-18页 |
| ·高频电流传感器特性分析 | 第18-19页 |
| ·电流传感器的时频域分析 | 第19-20页 |
| ·适用于发电机局部放电在线监测电流传感器的设计 | 第20-24页 |
| ·磁芯选择 | 第20-22页 |
| ·传感器安装方法 | 第22-24页 |
| ·电流传感器的检测特性 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 3 发电机局部放电在线监测原理及方法研究 | 第28-34页 |
| ·局部放电分析及在线监测原理的确定 | 第28-30页 |
| ·在线监测系统结构及功能 | 第30-31页 |
| ·局部放电源的定位原理 | 第31-32页 |
| ·数据采集方法的确定 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 数字滤波器处理局放信号的原理及方法 | 第34-46页 |
| ·线性相位FIR数字滤波器的原理及方法 | 第34-38页 |
| ·线性相位FIR数字滤波器的基本原理 | 第34-35页 |
| ·FIR数字滤波器的特点 | 第35-36页 |
| ·相位FIR数字滤波器的类型 | 第36-38页 |
| ·窗函数类型及其对滤波器特性的影响 | 第38-39页 |
| ·用窗函数法设计FIR数字滤波器的方法及算法概要 | 第39-41页 |
| ·用窗函数法设计FIR数字滤波器的方法 | 第39-40页 |
| ·用窗函数法设计FIR数字滤波器的算法概要 | 第40-41页 |
| ·模拟信号及实际局放信号分析 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 人工神经网络在局部放电模式识别中的应用 | 第46-57页 |
| ·人工神经网络及BP学习算法概要 | 第46-51页 |
| ·人工智能的提出 | 第46页 |
| ·人工神经元模型简介 | 第46页 |
| ·人工神经元模型 | 第46-48页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第48-49页 |
| ·反向传播算法(BP) | 第49-51页 |
| ·局部放电信号统计算子的计算 | 第51-52页 |
| ·统计算子法介绍 | 第51页 |
| ·统计算子方式 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络在局部放电模式识别中的应用 | 第52-56页 |
| ·输入、输出模式的确定 | 第52页 |
| ·模拟试验装置及电极模型 | 第52-55页 |
| ·网络试验结果 | 第55页 |
| ·BP算法存在的难点 | 第55页 |
| ·影响BP神经网络收敛因素讨论 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 6 葛洲坝电厂发电机NGC2局放在线监测系统的现场试验 | 第57-68页 |
| ·NGC2局放在线监测系统的现场试验的主要目的 | 第57-60页 |
| ·发电机停机时NGC2局放在线监测系统的现场试验 | 第60-65页 |
| ·发电机运行时NGC2局放在线监测系统的现场试验 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 7 结论 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |