SF6断路器状态监测与故障诊断的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-29页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·SF_6断路器状态监测的研究现状 | 第14-23页 |
| ·SF_6断路器气体状态监测的研究现状 | 第15-20页 |
| ·断路器机械状态监测的研究现状 | 第20-23页 |
| ·断路器机械振动信号处理的研究现状 | 第23-26页 |
| ·基于数理统计的方法 | 第24页 |
| ·基于DTW的方法 | 第24-25页 |
| ·基于小波变换的方法 | 第25页 |
| ·基于时域-频域联合分析的方法 | 第25-26页 |
| ·SF_6断路器故障诊断的研究现状 | 第26-27页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第26页 |
| ·基于知识的方法 | 第26-27页 |
| ·基于感知行为的方法 | 第27页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第27-29页 |
| 第2章 考虑吸附效应的SF_6气体湿度监测 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·吸附效应及其对湿度监测的影响 | 第29-33页 |
| ·固体表面对气体的吸附效应 | 第29-30页 |
| ·吸附效应对湿度监测的影响 | 第30-33页 |
| ·基于吸附势的吸附效应的定量描述 | 第33-39页 |
| ·Polanyi吸附势理论 | 第33-35页 |
| ·SF_6断路器与水蒸气的吸附特性 | 第35-36页 |
| ·SF_6断路器吸附特性曲线的制作流程 | 第36-39页 |
| ·基于吸附特性曲线的相对湿度换算 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-44页 |
| ·吸附特性曲线的制作 | 第40-41页 |
| ·吸附特性曲线在湿度监测中的应用 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第3章 基于HHT的断路器振动信号特征提取 | 第47-67页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·STFT和WT的局限性 | 第47-54页 |
| ·窗口函数及Heisenberg测不准原理 | 第47-50页 |
| ·STFT及其局限性 | 第50-51页 |
| ·WT及其局限性 | 第51-54页 |
| ·希尔伯特-黄变换 | 第54-60页 |
| ·瞬时频率 | 第55页 |
| ·内禀模态函数 | 第55页 |
| ·经验模态分解 | 第55-59页 |
| ·希尔伯特谱分析 | 第59-60页 |
| ·基于时频谱的断路器振动特征提取 | 第60-65页 |
| ·基于时频谱的时频熵向量 | 第61-63页 |
| ·各种时频熵向量的聚类有效性分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 基于免疫原理的断路器机械故障诊断 | 第67-87页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·自学习断路器故障诊断的基本问题 | 第67-68页 |
| ·生物免疫理论 | 第68-74页 |
| ·基本概念 | 第69-70页 |
| ·生物免疫机制 | 第70-71页 |
| ·免疫独特型网络 | 第71-73页 |
| ·生物免疫与自学习故障诊断系统 | 第73-74页 |
| ·基于人工免疫的自学习故障诊断 | 第74-80页 |
| ·人工免疫网络aiNet | 第74-75页 |
| ·人工免疫网络记忆分类器 | 第75-78页 |
| ·基于AINMC的自学习故障诊断 | 第78-80页 |
| ·实验分析 | 第80-85页 |
| ·参数选择 | 第80-84页 |
| ·自学习算法的验证 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 SF_6断路器状态监测与故障诊断的实现 | 第87-101页 |
| ·前言 | 第87页 |
| ·SF_6气体状态在线监测单元的设计 | 第87-92页 |
| ·气体状态监测原理 | 第87-88页 |
| ·硬件设计 | 第88-89页 |
| ·软件流程 | 第89-90页 |
| ·实际应用 | 第90-92页 |
| ·机械状态在线监测单元的设计 | 第92-97页 |
| ·机械状态监测原理 | 第92-93页 |
| ·硬件设计 | 第93-94页 |
| ·软件流程 | 第94-96页 |
| ·实际应用 | 第96-97页 |
| ·上位机的设计 | 第97-99页 |
| ·监测与诊断网络结构 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 结论 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 附录 | 第111-114页 |
| 攻读博士期间所发表的学术论文 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 个人简历 | 第117页 |
