电力电缆局部放电在线监测与故障诊断
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·电力电缆的应用情况 | 第11-12页 |
| ·电力电缆的故障原因及局部放电的产生 | 第12-15页 |
| ·电力电缆的故障原因 | 第12-14页 |
| ·电力电缆局部放电的产生 | 第14-15页 |
| ·电力电缆局部放电在线监测的意义 | 第15-17页 |
| ·电力电缆局部放电在线监测的研究现状 | 第17-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 2 数据采集系统及放电脉冲波形特征提取 | 第21-39页 |
| ·系统概述 | 第21-22页 |
| ·监测传感器及数据采集 | 第22-28页 |
| ·概述 | 第22-23页 |
| ·互感型电流传感器 | 第23-28页 |
| ·数据采集系统 | 第28页 |
| ·基于虚拟仪器的监测系统 | 第28-30页 |
| ·监测信号的特征分析 | 第30-31页 |
| ·信号分类的特征提取 | 第31-36页 |
| ·傅里叶变换 | 第31-32页 |
| ·信号时宽与频宽 | 第32-34页 |
| ·等效时宽与等效频宽的引入 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-39页 |
| 3 改进的模糊C均值聚类算法 | 第39-61页 |
| ·模糊聚类简介 | 第39-40页 |
| ·模糊C均值聚类(FCM)算法 | 第40-44页 |
| ·数据集的C划分 | 第40-41页 |
| ·FCM算法 | 第41-43页 |
| ·FCM算法存在的问题 | 第43-44页 |
| ·改进的FCM均值聚类算法 | 第44-47页 |
| ·针对FCM的新的聚类有效性函数 | 第47-52页 |
| ·分类实验结果 | 第52-58页 |
| ·单一局放源的情况 | 第52-55页 |
| ·多局放源的情况 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-61页 |
| 4 局部放电指纹的特征提取 | 第61-69页 |
| ·局部放电指纹谱图 | 第61-63页 |
| ·局部放电指纹的特征因子 | 第63-65页 |
| ·局部放电指纹的提取 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 5 支持向量机识别算法 | 第69-81页 |
| ·统计学习理论 | 第69-72页 |
| ·函数集的VC维 | 第69-70页 |
| ·推广能力的界 | 第70-71页 |
| ·结构风险最小化 | 第71-72页 |
| ·支持向量机 | 第72-77页 |
| ·最优分类超平面 | 第72-75页 |
| ·支持向量机理论 | 第75-77页 |
| ·SVM的分类学习算法 | 第77-79页 |
| ·支持向量机放电模式识别的具体过程 | 第79-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 6 在线监测系统软件介绍 | 第81-89页 |
| ·软件的主界面 | 第81-85页 |
| ·软件的子界面 | 第85-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 7 结论与展望 | 第89-91页 |
| ·结论 | 第89-90页 |
| ·展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 作者简历 | 第95-99页 |
| 学位论文数据集 | 第99页 |
