| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 非接触式断路器测试系统平台设计 | 第13-22页 |
| 2.1 需求分析 | 第13页 |
| 2.2 系统整体结构 | 第13-15页 |
| 2.3 系统硬件 | 第15-16页 |
| 2.4 系统软件设计 | 第16-21页 |
| 2.4.1 数据采集 | 第17-20页 |
| 2.4.2 信号预处理 | 第20页 |
| 2.4.3 运行状态识别 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于优化欠定盲源分离的断路器混声信号分量辨识 | 第22-38页 |
| 3.1 信号的盲源分离理论 | 第23-27页 |
| 3.1.1 盲源分离理论的发展 | 第23-25页 |
| 3.1.2 盲源分离基本模型 | 第25-27页 |
| 3.2 基于PSO优化的BWP指标源数估计 | 第27-30页 |
| 3.3 基于改进Fast ICA的盲源分离 | 第30-32页 |
| 3.3.1 基于EEMD-Fast ICA算法的欠定盲源分离 | 第31页 |
| 3.3.2 基于小波包-Fast ICA算法的欠定盲源分离 | 第31-32页 |
| 3.4 盲源分离实验结果分析 | 第32-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 测试信号的时域指标提取与故障识别 | 第38-55页 |
| 4.1 信号时域分析基本原理 | 第38-41页 |
| 4.1.1 时域分析方法 | 第38-40页 |
| 4.1.2 小波包分析原理 | 第40-41页 |
| 4.2 信号处理程序模块的设计 | 第41-44页 |
| 4.2.1 数字滤波 | 第41-42页 |
| 4.2.2 时域指标提取 | 第42-44页 |
| 4.3 故障识别 | 第44-54页 |
| 4.3.1 基于sigmoid的极限学习机 | 第45页 |
| 4.3.2 不同故障类型的时域指标值分析 | 第45-51页 |
| 4.3.3 运行状态识别 | 第51页 |
| 4.3.4 试验验证 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
