| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 红外热成像在诊断方面的相关研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 红外热成像技术及发展历程 | 第10-11页 |
| 1.2.2 红外热成像故障识别诊断方法国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 红外热成像故障识别诊断方法国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 电气设备故障机理分析及红外诊断方法 | 第15-19页 |
| 2.1 电气设备致热故障的发热机理 | 第15-16页 |
| 2.2 红外故障诊断方法和判断依据 | 第16页 |
| 2.3 红外热成像技术就电气设备的故障诊断 | 第16-18页 |
| 2.3.1 红外热像对设备外部故障的诊断 | 第17页 |
| 2.3.2 红外热像对设备内部故障的诊断 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 红外热像图获取方法及处理理论 | 第19-33页 |
| 3.1 红外热像图的获取 | 第19-20页 |
| 3.1.1 基本定理 | 第19-20页 |
| 3.1.2 红外热成像仪的工作原理 | 第20页 |
| 3.2 红外热像图增强理论 | 第20-27页 |
| 3.2.1 直方图均衡化 | 第21-23页 |
| 3.2.2 二维小波变换 | 第23-27页 |
| 3.3 经验模态分解 | 第27-32页 |
| 3.3.1 经验模态分解的原理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 二维经验模态分解(BEMD)过程 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 电气设备红外热像故障诊断系统相关理论 | 第33-41页 |
| 4.1 电气设备红外热像故障诊断系统的基本组成 | 第33-34页 |
| 4.2 电气设备红外热像图获取 | 第34-35页 |
| 4.3 电气设备状态分类 | 第35-36页 |
| 4.4 电气设备热像图处理 | 第36-37页 |
| 4.5 电气设备红外热像图特征提取 | 第37-40页 |
| 4.5.1 一阶直方图统计特征 | 第37-38页 |
| 4.5.2 灰度共生矩阵的统计特征 | 第38-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 红外热像图数据分析与故障识别过程 | 第41-53页 |
| 5.1 数据分析与故障识别相关原理 | 第41-44页 |
| 5.1.1 主成分分析法 | 第41-43页 |
| 5.1.2 判别分析原理 | 第43页 |
| 5.1.3 人工神经网络 | 第43-44页 |
| 5.2 红外热像图特征选择 | 第44-48页 |
| 5.3 电气设备状态分类 | 第48-52页 |
| 5.3.1 判别分析法 | 第48-50页 |
| 5.3.2 人工神经网络方法 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论 | 第53-54页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |