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基于数学形态学和小波包分解的高压断路器机械状态监测和诊断系统的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究动态第10-13页
        1.2.1 断路器状态监测国外研究状况第10-12页
        1.2.2 断路器状态监测国内研究状况第12页
        1.2.3 现有断路器状态监测系统存在的问题第12-13页
    1.3 主要工作及技术路线第13-15页
        1.3.1 主要工作第13-14页
        1.3.2 研究技术路线第14-15页
第二章 高压断路器机械状态监测原理第15-26页
    2.1 高压断路器基本结构第15-17页
        2.1.1 高压断路器特征、类型及其基本构成第15-16页
        2.1.2 高压断路器的操作系统与机械寿命第16-17页
    2.2 高压断路器机械状态监测参数第17-25页
        2.2.1 高压断路器的机械故障简介第17-18页
        2.2.2 高压断路器机械状态监测参数的确定第18页
        2.2.3 监测参数简介第18-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 高压断路器故障模拟试验平台搭建和故障数据获取第26-38页
    3.1 试验平台的整体架构第26-27页
    3.2 基于Lab VIEW FPGA的高压断路器在线监测系统设计第27-33页
        3.2.1 基于LabVIEW FPGA数据采集系统整体架构第27页
        3.2.2 在线监测系统硬件设计第27-31页
        3.2.3 在线监测系统软件设计第31-33页
    3.3 故障模拟试验第33-37页
        3.3.1 断路器机械故障常见类型第33页
        3.3.2 故障模拟试验及数据获取第33-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于数学形态学和小波包分解的信号特征提取第38-54页
    4.1 引言第38页
    4.2 电流信号特征提取第38-45页
        4.2.1 信号预处理第38-41页
        4.2.2 差异特征信息提取第41-45页
    4.3 振动信号特征信息提取第45-53页
        4.3.1 概述第45页
        4.3.2 小波包变换和样本熵简介第45-49页
        4.3.3 振动信号基本特征量的提取第49-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第五章 基于主成分多维映射和支持向量机的断路器故障诊断第54-65页
    5.1 引言第54页
    5.2 支持向量分类机简介第54-57页
    5.3 基于主成分分析的振动信号特征量降维第57-59页
        5.3.1 主成分分析简介第58页
        5.3.2 振动信号特征量主成分提取第58-59页
    5.4 基于多维映射的支持向量机断路器状态诊断第59-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 研究展望第65-66页
参考文献第66-69页
硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附表第71页

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