| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 干扰的抑制方法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 高压套管局部放电检测方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 高压套管局放在线监测系统的设计 | 第13-23页 |
| 2.1 系统总体设计 | 第13-15页 |
| 2.2 高压套管在线监测传感器研发 | 第15-19页 |
| 2.3 高压套管在线监测系统主机设计 | 第19-22页 |
| 2.3.1 信号调理模块 | 第19-20页 |
| 2.3.2 智能控制模块 | 第20-21页 |
| 2.3.3 串口通讯模块 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 干扰信号采集装置的设计 | 第23-27页 |
| 3.1 升压系统设计 | 第23-24页 |
| 3.2 检测系统设计 | 第24-26页 |
| 3.2.1 高压套管在线监测系统的设计 | 第24页 |
| 3.2.2 单个脉冲信号捕捉装置的设计 | 第24-26页 |
| 3.2.3 单个脉冲信号频谱分析装置的设计 | 第26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 高压套管传感器获得的典型干扰信号的采集及特征提取 | 第27-34页 |
| 4.1 干扰信号的采集与分析 | 第27-31页 |
| 4.1.1 无线电(手机)干扰信号采集与分析 | 第28页 |
| 4.1.2 日光灯干扰信号采集与分析 | 第28-30页 |
| 4.1.3 交流接触器干扰信号采集与分析 | 第30-31页 |
| 4.2 典型干扰信号特征提取 | 第31-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 局部放电干扰信号的智能识别 | 第34-46页 |
| 5.1 BP神经网络学习算法 | 第34-38页 |
| 5.2 BP神经网络的MATLAB实现 | 第38-40页 |
| 5.3 BP神经网络在高压套管在线监测中的实际应用 | 第40-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第6章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |