| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·大型发电机定子绝缘局部放电在线模式识别的意义 | 第7-11页 |
| ·发电机局部放电产生的原因和种类 | 第8-9页 |
| ·模式识别的概念、方法和原理 | 第9-11页 |
| ·大型发电机定子绝缘局部放电在线模式识别的发展现状 | 第11-14页 |
| ·发电机局部放电在线监测的研究进展 | 第11-12页 |
| ·发电机局部放电模式识别特征量的提取方法 | 第12-14页 |
| ·本论文研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 发电机局部放电放电机理分析和数学模型建立 | 第15-23页 |
| ·发电机局部放电的基本表征参量 | 第15页 |
| ·发电机局部放电的理想数学模型 | 第15-22页 |
| ·绝缘内部放电的等效电路 | 第15-16页 |
| ·放电过程分析及模型建立 | 第16-18页 |
| ·槽部放电模型 | 第18-19页 |
| ·端部表面放电模型 | 第19-20页 |
| ·各类放电的仿真分析 | 第20-21页 |
| ·样本设计 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 发电机局部放电在线监测系统的数据预处理 | 第23-29页 |
| ·主要抗干扰算法 | 第23-25页 |
| ·快速傅立叶变换算法 | 第23-24页 |
| ·小波算法 | 第24-25页 |
| ·分层抗干扰 | 第25-26页 |
| ·抗干扰前后的比较 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 发电机定子绝缘局部放电的统计特性 | 第29-40页 |
| ·发电机局部放电的统计参量 | 第29-32页 |
| ·特征向量的变换处理 | 第32-36页 |
| ·发电机局部放电极性统计谱图 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 发电机定子绝缘局部放电模式识别系统设计和实现 | 第40-55页 |
| ·基于极性统计谱图的发电机局部放电模式识别系统设计 | 第40-42页 |
| ·基于统计算子的发电机局部放电模式识别系统设计 | 第42-50页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络分类器 | 第45-46页 |
| ·应用神经网络进行发电机局部放电模式识别 | 第46-49页 |
| ·系统的基本组成 | 第49-50页 |
| ·基于 LabVIEW 和 MATLAB 混合编程的系统实现 | 第50-53页 |
| ·LabVIEW 中 MATLAB 的调用 | 第50-52页 |
| ·发电机局部放电在线模式识别系统软件 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第61页 |
