智能型箱式变电站故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·电气设备故障诊断技术简介 | 第11-12页 |
| ·电气设备故障诊断的含义 | 第11页 |
| ·电气设备故障诊断的原理 | 第11页 |
| ·电气设备故障诊断技术的发展概况及现状 | 第11-12页 |
| ·基于人工神经网络的智能诊断技术简介 | 第12-15页 |
| ·基于人工神经网络的智能诊断技术的研究概况 | 第13页 |
| ·人工神经网络在设备故障诊断中的应用 | 第13-15页 |
| ·本文工作概述 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 神经网络理论 | 第16-24页 |
| ·神经网络理论概述 | 第16-17页 |
| ·形式神经元 | 第16-17页 |
| ·由形式神经元构成的神经网络 | 第17页 |
| ·反向传播(BP)网络及其学习算法 | 第17-19页 |
| ·BP网络介绍 | 第17-18页 |
| ·BP算法的计算流程 | 第18-19页 |
| ·BP算法的缺陷及其改进算法 | 第19-23页 |
| ·BP算法的主要缺陷 | 第19-20页 |
| ·BP算法的几种改进算法 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 箱式变电站典型故障分析 | 第24-32页 |
| ·箱式变电站简介 | 第24-25页 |
| ·箱式变电站概况 | 第24页 |
| ·箱式变电站的结构 | 第24-25页 |
| ·中压开关柜典型故障分析与诊断监测 | 第25-28页 |
| ·中压开关柜故障表现及原因分析 | 第26页 |
| ·合闸线圈电流的监测 | 第26-28页 |
| ·中压开关柜在线监测量的确定 | 第28页 |
| ·变压器典型故障分析与诊断监测 | 第28-31页 |
| ·变压器的典型故障及其产生原因 | 第28-29页 |
| ·变压器参数变化导致故障的演变过程分析 | 第29-30页 |
| ·变压器监测量的确定 | 第30-31页 |
| ·低压配电柜典型故障分析及诊断监测 | 第31页 |
| ·低压配电柜典型故障及原因分析 | 第31页 |
| ·低压配电柜在线监测量的确定 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 箱式变电站故障诊断系统的研究 | 第32-45页 |
| ·故障诊断系统的总体设计 | 第32页 |
| ·故障诊断系统的结构 | 第32-35页 |
| ·多神经网络的故障诊断模块 | 第33-35页 |
| ·系统综合诊断模块 | 第35页 |
| ·系统管理与控制模块 | 第35页 |
| ·监测数据的预处理 | 第35-38页 |
| ·语义型故障征兆的模糊表示 | 第36页 |
| ·趋势性故障征兆的模糊表示 | 第36-37页 |
| ·语义型征兆和趋势型征兆的合成 | 第37-38页 |
| ·故障样本库的建立 | 第38-40页 |
| ·中压开关柜故障样本库的建立 | 第38-39页 |
| ·变压器故障样本库的建立 | 第39页 |
| ·低压配电柜故障样本库的建立 | 第39-40页 |
| ·神经网络用于典型故障识别的研究 | 第40-44页 |
| ·学习样本格式和测试样本格式的确定 | 第42-43页 |
| ·学习算法的确定 | 第43页 |
| ·学习样本和测试样本的生成 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 箱式变电站故障诊断系统的软件设计 | 第45-58页 |
| ·软件开发工具的选择 | 第45页 |
| ·故障诊断系统软件的总体设计 | 第45页 |
| ·故障诊断系统软件各功能模块的设计 | 第45-51页 |
| ·图形模块的设计 | 第46-47页 |
| ·数据库模块的设计 | 第47-50页 |
| ·故障诊断模块的设计 | 第50-51页 |
| ·箱式变电站故障诊断系统简介 | 第51-57页 |
| ·应用程序主界面介绍 | 第51-53页 |
| ·历史数据查询对话框 | 第53-54页 |
| ·神经网络相关的对话框 | 第54-56页 |
| ·数据库对话框 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
