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北京市轻轨运输牵引供电线路故障检测技术研究

目录第1-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·故障检测与诊断概述第9页
     ·故障检测与诊断的内容第9页
     ·故障检测与诊断的意义第9页
   ·课题的引入第9-11页
     ·北京轻轨牵引供电线路简介第10-11页
     ·牵引供电线路故障检测的意义第11页
     ·牵引供电线路故障检测的目的第11页
   ·现有供电线路故障检测及保护的方法第11-13页
   ·本文所做的工作与创新点第13-14页
第二章 行波理论及其应用第14-23页
   ·行波理论第14-17页
     ·行波沿均匀无损导线的传播第14-15页
     ·行波的折射和反射第15-17页
   ·行波波速与波阻抗测量第17-18页
     ·波阻抗的测量第17-18页
     ·波速的测量第18页
   ·轻轨牵引供电线路故障行波分析第18-21页
     ·初始行波第19页
     ·故障点的反射波第19-20页
     ·对端母线的反射波第20-21页
   ·暂态行波的数学表示特征第21页
   ·不同故障性质的行波比较第21-22页
   ·小结第22-23页
第三章 小波分析理论第23-38页
   ·小波变换理论第23-26页
     ·连续小波变换第24页
     ·二进小波变换第24-25页
     ·离散小波变换第25-26页
   ·多分辨率分析与Mallat算法第26-29页
     ·多分辨率分析第26-27页
     ·Mallat算法第27-29页
   ·奇异性理论与模极大值第29-30页
     ·奇异性理论第29页
     ·小波变换模极大值第29-30页
     ·奇异性理论与小波变换模极大值的关系第30页
   ·小波母函数的选择和构造依据第30-32页
     ·正交性第31页
     ·紧支性第31页
     ·正则性第31页
     ·消失矩第31-32页
     ·对称性第32页
   ·二进小波的构造第32-37页
     ·B样条函数第33-34页
     ·二进小波的构造理论第34-37页
   ·小结第37-38页
第四章 人工神经网络与故障分类第38-44页
   ·多层前向神经网络介绍第38-39页
   ·多层前向神经网络的BP学习算法第39-42页
     ·标准BP学习算法第39-40页
     ·标准BP算法的程序实现第40-41页
     ·改进BP学习算法第41-42页
   ·网络结构与数据预处理第42-43页
     ·隐藏层节点数的确定第42页
     ·输入向量的预处理第42-43页
   ·故障分类第43页
   ·小结第43-44页
第五章 供电线路故障检测系统的分析与实现第44-58页
   ·检测系统概述第44页
   ·虚拟仪器简介第44-45页
   ·供电线路故障检测系统模块介绍第45-55页
     ·数据采集模块第45-47页
     ·数据存储与显示模块第47页
     ·小波分析模块第47-50页
     ·特征提取模块第50-54页
     ·神经网络与模式分类模块第54-55页
   ·供电线路的频率响应特性第55-57页
   ·小结第57-58页
第六章 结论第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63页

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