低压断路器振动信号分析及其故障辨识
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·低压断路器故障诊断技术的现状与发展 | 第9-12页 |
| ·故障诊断技术的现状与发展 | 第9页 |
| ·基于振动信号的故障诊断技术的现状与发展 | 第9-12页 |
| ·振动信号的特征提取 | 第10-11页 |
| ·基于振动信号的故障识别方法 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 低压断路器振动信号的采集系统 | 第13-26页 |
| ·低压断路器的工作原理及作用 | 第13页 |
| ·低压断路器主要参数 | 第13-14页 |
| ·低压断路器数据采集系统的设计 | 第14-25页 |
| ·低压断路器特性监测技术发展现状 | 第14-15页 |
| ·采集系统的硬件设计 | 第15-18页 |
| ·信号控制电路 | 第15-16页 |
| ·触头信号检测 | 第16页 |
| ·振动信号检测 | 第16-17页 |
| ·PCI数据采集卡 | 第17-18页 |
| ·采集系统的上位机设计 | 第18-23页 |
| ·系统主界面 | 第19页 |
| ·参数设置模块 | 第19-20页 |
| ·数据采集模块 | 第20-22页 |
| ·数据分析及显示模块 | 第22页 |
| ·振动信号分析模块 | 第22-23页 |
| ·LabVIEW软件与PCI采集卡的结合 | 第23-24页 |
| ·采集系统的总体设计 | 第24-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第三章 基于经验模态分解的低压断路器振动特性分析 | 第26-34页 |
| ·EMD方法的基本原理 | 第26-28页 |
| ·瞬时频率与本征模函数 | 第26-27页 |
| ·经验模态分解过程 | 第27-28页 |
| ·振动信号的经验模态分解及特性分析 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于分形理论的低压断路器振动信号特征提取 | 第34-51页 |
| ·分形维数与混沌系统简介 | 第34-35页 |
| ·关联维数原理和算法 | 第35-37页 |
| ·时间序列的相空间重构 | 第36页 |
| ·关联维数的定义 | 第36-37页 |
| ·相空间重构参数的确定 | 第37-42页 |
| ·嵌入维数的选取 | 第38-40页 |
| ·饱和关联维数法 | 第38页 |
| ·最大特征值不变法 | 第38页 |
| ·虚假邻近点法 | 第38-40页 |
| ·延迟时间的确定 | 第40-42页 |
| ·自相关函数法 | 第40-41页 |
| ·平均位移法 | 第41页 |
| ·复自相关函数法 | 第41页 |
| ·互信息法 | 第41-42页 |
| ·无标度区的确定 | 第42-46页 |
| ·无标度区的确定方法 | 第43-44页 |
| ·双对数曲线的无标度区识别 | 第44-46页 |
| ·振动信号关联维数的特征值提取 | 第46-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 低压断路器的机械故障诊断 | 第51-63页 |
| ·低压断路器机械故障识别方法 | 第51-55页 |
| ·BP神经网络 | 第51-53页 |
| ·极端学习机 | 第53-55页 |
| ·低压断路器的机械故障识别 | 第55-62页 |
| ·低压断路器三相不同期故障的识别 | 第55-58页 |
| ·低压断路器各种不同故障的识别 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
