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基于泄漏电流特征量的绝缘子污闪预测的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-21页
   ·论文研究目的和意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-20页
     ·影响污秽绝缘子泄漏电流的因素第12-18页
     ·基于泄漏电流的绝缘子污闪预测方法的研究现状第18-20页
   ·本文研究的主要内容第20-21页
2 试验装置、试品及方法第21-27页
   ·试品第21页
   ·试验装置以及测量设备第21-23页
     ·试验装置第21页
     ·试验电源第21-22页
     ·测量设备第22-23页
     ·试验原理接线图第23页
   ·试验方法第23-26页
     ·试品染污第23-24页
     ·环境因素的控制第24-25页
     ·泄漏电流信号提取的方法第25页
     ·加压第25-26页
     ·泄漏电流波形获取的时间第26页
   ·本章小结第26-27页
3 不同盐密和湿度下污秽绝缘子泄漏电流特性第27-52页
   ·湿度对泄漏电流的影响第27-39页
     ·湿度对电流电压相位差的影响第27-33页
     ·湿度对泄漏电流幅值的影响第33-36页
     ·湿度对泄漏电流频率特性的影响第36-39页
   ·盐密对泄漏电流的影响第39-45页
     ·盐密对电流电压相位差的影响第39-42页
     ·盐密对泄漏电流幅值的影响第42-44页
     ·盐密对泄漏电流频率特性的影响第44-45页
   ·泄漏电流幅值与盐密和湿度的关系第45-48页
   ·泄漏电流谐波特征分析第48-50页
   ·泄漏电流特征量的分析第50页
   ·本章小结第50-52页
4 基于RBF 神经网络的绝缘子污闪预测的研究第52-66页
   ·RBF 神经网络理论基础第52-56页
   ·面向MATLAB 工具箱的RBF 神经网络第56-57页
   ·基于RBF 神经网络的绝缘子污秽程度评定的方法第57-61页
     ·RBF 神经网络模型第57页
     ·RBF 神经网络样本的选取第57-58页
     ·RBF 神经网络的参数选取第58-60页
     ·RBF 神经网络的绝缘子污秽程度评定系统的验证第60-61页
   ·基于RBF 神经网络的绝缘子污闪预测的方法第61-64页
     ·RBF 神经网络模型第61-62页
     ·RBF 神经网络样本的选取第62-63页
     ·RBF 神经网络的参数选取第63-64页
     ·RBF 神经网络的绝缘子污闪风险预测系统的验证第64页
   ·本章小结第64-66页
5 结论第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-73页
附录第73-75页
 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第73页
 B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第73-75页

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