基于模糊神经网络的输电线路故障诊断系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外现状的研究及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究的意义 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作及各章节安排 | 第15-17页 |
| 2 模糊神经网络的理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 模糊理论的基本知识 | 第17-19页 |
| 2.1.1 模糊集合及其基本运算 | 第17-19页 |
| 2.1.2 模糊逻辑系统 | 第19页 |
| 2.2 神经网络概论 | 第19-23页 |
| 2.2.1 神经网络的分类 | 第20-22页 |
| 2.2.2 神经网络的学习算法 | 第22-23页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第23-27页 |
| 2.3.1 BP神经网络的结构与网络逼近 | 第23-26页 |
| 2.3.2 BP网络模式识别与学习算法 | 第26-27页 |
| 2.4 模糊神经网络知识 | 第27-30页 |
| 2.4.1 模糊神经网络理论概述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 模糊神经元 | 第28-29页 |
| 2.4.3 模糊神经网络的结构特征 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-33页 |
| 3 输电线路故障机理分析 | 第33-45页 |
| 3.1 输电线路故障 | 第33-34页 |
| 3.1.1 本文采用输电线路的模型 | 第33-34页 |
| 3.2 输电线路各种故障的原因及特征 | 第34-43页 |
| 3.2.1 单相接地故障 | 第34-37页 |
| 3.2.2 两相短路故障 | 第37-39页 |
| 3.2.3 两相短路接地故障 | 第39-42页 |
| 3.2.4 三相短路故障 | 第42-43页 |
| 3.3 各种短路故障的电流电压特征总结 | 第43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 构建模糊-神经网络诊断系统的模型 | 第45-53页 |
| 4.1 模糊推理与神经网络的模型构建方式 | 第45-48页 |
| 4.2 基于模糊-神经网络的模型构建 | 第48-52页 |
| 4.2.1 模糊推理系统的结构模型 | 第48-51页 |
| 4.2.2 BP神经网络的结构模型 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于模糊-神经网络的故障诊断实现 | 第53-65页 |
| 5.1 Matlab仿真软件 | 第53-54页 |
| 5.1.1 模糊逻辑工具箱 | 第53-54页 |
| 5.1.2 神经网络工具箱 | 第54页 |
| 5.2 模糊-神经网络的诊断过程 | 第54-55页 |
| 5.3 模糊推理的诊断 | 第55-58页 |
| 5.4 BP神经网络的诊断 | 第58-61页 |
| 5.4.1 输入及输出向量的构成 | 第58-59页 |
| 5.4.2 BP神经网络的训练 | 第59-61页 |
| 5.5 基于模糊-神经网络的测试 | 第61-63页 |
| 5.5.1 测试样本的建立 | 第61-62页 |
| 5.5.2 基于模糊-神经网络的测试过程 | 第62-63页 |
| 5.5.3 模糊-神经网络测试结果分析 | 第63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第73页 |
