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绝缘缺陷的局部放电检测与放电类型识别

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题的研究背景与研究意义第9-10页
        1.1.1 课题的研究背景第9页
        1.1.2 课题的研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 局部放电检测的研究现状第10页
        1.2.2 局部放电模式识别的研究现状第10-11页
    1.3 论文的主要研究内容第11-15页
2 局部放电原理及检测方法第15-25页
    2.1 局部放电原理第15-17页
    2.2 局部放电检测方法第17-20页
        2.2.1 局部放电检测方法分类第17-19页
        2.2.2 脉冲电流法第19-20页
    2.3 气隙缺陷的局部放电仿真第20-24页
        2.3.1 仿真模型及参数选择第21-23页
        2.3.2 仿真结果与分析第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 局部放电试验系统与试验方法第25-33页
    3.1 局部放电试验系统的搭建第25-31页
        3.1.1 缺陷试样模型的设计与制作第26-30页
        3.1.2 采集卡的选择第30页
        3.1.3 检测阻抗的制作第30-31页
    3.2 局部放电试验方法设计第31-32页
    3.3 本章小结第32-33页
4 数据采集与处理系统第33-49页
    4.1 数据采集与处理系统的结构与功能设计第33-34页
    4.2 数据采集与处理系统的模块设计第34-45页
        4.2.1 系统配置模块第36-37页
        4.2.2 数据采集与存储模块第37页
        4.2.3 数据查看与回放模块第37-38页
        4.2.4 数据处理模块第38-45页
    4.3 局部放电典型绝缘缺陷的放电特征谱图分析第45-48页
        4.3.1 气隙缺陷第45-46页
        4.3.2 金属颗粒缺陷第46-47页
        4.3.3 毛刺缺陷第47页
        4.3.4 绝缘受潮缺陷第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
5 局部放电类型的模式识别第49-63页
    5.1 局部放电特征参量的选择与提取第49-53页
        5.1.1 局部放电特征参量的选择第49-51页
        5.1.2 局部放电特征参量的提取第51-53页
    5.2 基于优化的BP神经网络的放电类型识别第53-62页
        5.2.1 BP神经网络第54-56页
        5.2.2 优化的BP神经网络第56-58页
        5.2.3 局部放电类型识别第58-60页
        5.2.4 识别结果分析第60-62页
    5.3 本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63页
    6.2 展望第63-65页
参考文献第65-71页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第71-73页
致谢第73页

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