摘要 | 第2-3页 |
Abstract | 第3页 |
1 绪论 | 第6-9页 |
1.1 课题的背景和意义 | 第6页 |
1.2 国内外研究现状 | 第6-8页 |
1.2.1 国外发展现状 | 第6-7页 |
1.2.2 国内发展现状 | 第7-8页 |
1.3 本文主要研究工作 | 第8-9页 |
2 典型的低压配电系统 | 第9-13页 |
2.1 低压配电系统的组成 | 第9-10页 |
2.2 低压配电系统的接地形式 | 第10页 |
2.3 低压供配电系统的方式 | 第10-12页 |
2.4 本章小结 | 第12-13页 |
3 建筑电气火灾故障原因分析 | 第13-19页 |
3.1 电气火灾中电气故障型式 | 第13-18页 |
3.1.1 短路火灾原因分析 | 第13-15页 |
3.1.2 不同性质短路火灾分析 | 第15页 |
3.1.3 接触不良火灾原因分析 | 第15-17页 |
3.1.4 过载原因分析 | 第17页 |
3.1.5 漏电原因分析 | 第17-18页 |
3.2 电气火灾发生的基本原理和能量传播形式 | 第18页 |
3.2.1 电气火灾发生的基本原理 | 第18页 |
3.2.2 电气能量传播 | 第18页 |
3.3 本章小结 | 第18-19页 |
4 低压配电线路的故障仿真及试验验证 | 第19-32页 |
4.1 仿真工具Matlab/Simulink简介 | 第19页 |
4.2 仿真模型 | 第19-20页 |
4.3 故障仿真及分析 | 第20-30页 |
4.3.1 对单相的接地短路进行仿真和分析 | 第21-23页 |
4.3.2 两相相间短路 | 第23-24页 |
4.3.3 两相接地短路 | 第24-26页 |
4.3.4 三相短路故障仿真及分析 | 第26-27页 |
4.3.5 接触不良的仿真 | 第27-30页 |
4.4 本章小结 | 第30-32页 |
5 基于神经网络的故障识别 | 第32-40页 |
5.1 神经网络简述 | 第32-36页 |
5.1.1 概述 | 第32-33页 |
5.1.2 BP网络 | 第33-36页 |
5.2 神经网络的设计 | 第36-39页 |
5.2.1 样本数据的采集 | 第36页 |
5.2.2 网络结构的确定 | 第36页 |
5.2.3 网络的训练 | 第36-38页 |
5.2.4 实验测验 | 第38-39页 |
5.3 本章小结 | 第39-40页 |
结论 | 第40-41页 |
参考文献 | 第41-43页 |
致谢 | 第43-45页 |