| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外故障电弧检测技术研究及应用现状 | 第11-14页 |
| ·电弧检测技术发展现状 | 第11-13页 |
| ·信息融合技术发展现状 | 第13-14页 |
| ·故障电弧预报警系统存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-18页 |
| 2 基于信息融合的故障检测技术研究 | 第18-30页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第18页 |
| ·信息融合的模型 | 第18-27页 |
| ·信息融合系统的功能模型 | 第18-20页 |
| ·信息融合系统的结构模型 | 第20-27页 |
| ·基于信息融合的故障检测诊断技术 | 第27-30页 |
| ·信息融合与故障诊断的关系 | 第27页 |
| ·基于样本空间的信息融合故障检测诊断方法 | 第27-30页 |
| 3 基于信息融合的故障电弧检测方法研究 | 第30-44页 |
| ·基于信息融合的故障电弧预警系统结构设计 | 第30-31页 |
| ·利用光纤次声传感器检测电弧弧声信号 | 第31-35页 |
| ·光纤传感器的工作原理 | 第31页 |
| ·光纤传感器的分类 | 第31-33页 |
| ·光纤传感器的选用 | 第33-35页 |
| ·利用光电传感器检测电弧弧光信号 | 第35-39页 |
| ·光电传感器工作原理 | 第35页 |
| ·光电传感器的类型 | 第35-36页 |
| ·光电传感器的选用 | 第36-39页 |
| ·利用 WB 系列电压传感器检测电弧电压 | 第39-42页 |
| ·WB 系列电压传感器的特点 | 第40-41页 |
| ·WB 系列电压传感器的性能参数（Ta=25℃） | 第41-42页 |
| ·WB 系列电压传感器的接线图 | 第42页 |
| ·利用 SML 系列电流传感器检测电弧电流 | 第42-44页 |
| ·SML 系列电流传感器的特点 | 第42-43页 |
| ·SML 系列电路传感器的类型 | 第43页 |
| ·SML 电流传感器主要参数 | 第43-44页 |
| 4 弧声预警信号分布式检测融合算法研究 | 第44-56页 |
| ·弧声信号检测的融合模型 | 第44页 |
| ·基于主观 BAYES方法的融合算法研究 | 第44-46页 |
| ·Bayes 条件概率公式 | 第44-45页 |
| ·Bayes 方法在信息融合中的应用 | 第45-46页 |
| ·并行结构中的分布式检测融合规则 | 第46-53页 |
| ·问题描述 | 第46-47页 |
| ·贝叶斯最小风险准则下的融合规则 | 第47-48页 |
| ·最小错误概率准则下的融合规则 | 第48-49页 |
| ·软判决融合 | 第49-53页 |
| ·基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法 | 第53-56页 |
| 5 基于 DSMT 的故障电弧报警信号融合算法研究 | 第56-70页 |
| ·故障电弧报警信号融合的结构模型 | 第56页 |
| ·常用目标识别融合方法比较 | 第56-58页 |
| ·DSmT 与D-S 证据理论的联系 | 第56-57页 |
| ·DSmT 与D-S 证据理论的区别 | 第57-58页 |
| ·DSmT 的优点 | 第58页 |
| ·基于 DSMT 的目标识别融合方法 | 第58-67页 |
| ·DSmT 的基本理念 | 第58-62页 |
| ·DSmT 的组合规则 | 第62-65页 |
| ·基于DSmT 目标识别融合算法 | 第65-67页 |
| ·基于 DSMT 的故障电弧报警信号融合算法 | 第67-70页 |
| ·故障电弧识别数据融合流程 | 第67-68页 |
| ·基于 DSmT 故障电弧识别融合的具体算法 | 第68-70页 |
| 6 仿真与实例分析 | 第70-78页 |
| ·基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法仿真 | 第70-74页 |
| ·仿真建模工具的选择 | 第70页 |
| ·MATLAB 仿真参数及相关曲线 | 第70-74页 |
| ·MATLAB 仿真分析 | 第74页 |
| ·基于 DSMT 故障电弧识别的实例分析 | 第74-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 作者简历 | 第83-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |