| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 变量注释表 | 第15-17页 |
| 1 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第21-23页 |
| 2 人工神经网络 | 第23-33页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第23-26页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第26-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 故障行波频谱能量分析 | 第33-40页 |
| 3.1 行波的产生及传播 | 第33-34页 |
| 3.2 固有频率与故障距离之间的关系 | 第34-36页 |
| 3.3 故障行波频谱能量与固有频率之间的关系 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于小波包能量谱和SFOA-BP神经网络的故障测距 | 第40-48页 |
| 4.1 暂态故障特征量提取 | 第40-43页 |
| 4.2 BP神经网络模型的建立 | 第43-44页 |
| 4.3 基于连接结构的自适应果蝇算法 | 第44-46页 |
| 4.4 SFOA算法优化神经网络 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 仿真验证 | 第48-56页 |
| 5.1 仿真模型建立 | 第48页 |
| 5.2 故障位置不同时的仿真 | 第48-52页 |
| 5.3 故障电阻不同时的仿真 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历 | 第61-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62页 |