摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 牵引网供电系统分析 | 第10-11页 |
1.2.1 AT供电方式介绍 | 第10-11页 |
1.2.2 AT供电方式对牵引网故障突变点检测算法的影响 | 第11页 |
1.3 牵引网故障检测的研究现状 | 第11-13页 |
1.4 牵引网故障类型判断研究现状 | 第13-14页 |
1.5 本论文主要工作 | 第14-16页 |
第2章 牵引网故障检测算法理论基础 | 第16-28页 |
2.1 突变点检测算法理论基础 | 第16-24页 |
2.1.1 小波分析理论 | 第16-18页 |
2.1.2 多分辨分析以及Mallat算法 | 第18-22页 |
2.1.3 小波包理论 | 第22-23页 |
2.1.4 求导法基本原理 | 第23-24页 |
2.2 牵引网故障信号奇异性检测理论依据 | 第24-26页 |
2.2.1 信号的奇异性 | 第24-25页 |
2.2.2 模极大值 | 第25-26页 |
2.2.3 牵引网故障奇异性检侧依据 | 第26页 |
2.3 故障性质识别理论基础 | 第26-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 牵引网故障行波突变点检测算法设计 | 第28-42页 |
3.1 故障行波信号特征分析 | 第28-31页 |
3.1.1 故障行波的频谱分析 | 第28-30页 |
3.1.2 小波包变换在故障行波信号分析中的应用 | 第30-31页 |
3.2 突变点检测算法设计 | 第31-39页 |
3.2.1 基于小波模极大值故障检测算法设计 | 第31-36页 |
3.2.2 基于小波包及模极大值的故障检测算法设计 | 第36-37页 |
3.2.3 基于求导技术的故障检测算法设计 | 第37-39页 |
3.3 影响故障奇异点检测精确性的主要因素分析 | 第39-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-42页 |
第4章 故障性质识别算法设计 | 第42-51页 |
4.1 故障性质识别算法总体设计 | 第42页 |
4.2 利用波头极性对故障性质进行分析 | 第42-48页 |
4.2.1 行波基本理论 | 第42-46页 |
4.2.2 实验故障数据波头极性分析 | 第46-48页 |
4.3 利用小波包能量谱对故障性质特征进行分析 | 第48-50页 |
4.4 本章小结 | 第50-51页 |
第5章 现场实验数据对比研究 | 第51-68页 |
5.1 故障突变点检测算法的应用 | 第51-66页 |
5.1.1 模拟实验数据分析 | 第51-58页 |
5.1.2 现场实验数据分析 | 第58-66页 |
5.2 故障性质判断方法的应用 | 第66-67页 |
5.3 本章小结 | 第67-68页 |
第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-74页 |