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牵引供电系统及其关键设备故障诊断方法研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 牵引供电系统故障诊断研究现状第9-11页
        1.2.2 牵引变压器故障诊断研究现状第11-12页
    1.3 本文主要完成的工作第12-13页
第2章 基于贝叶斯网络的牵引供电系统故障诊断第13-32页
    2.1 牵引供电系统故障诊断流程第13-14页
    2.2 故障诊断方法第14-22页
        2.2.1 贝叶斯网络模型第14-18页
        2.2.2 不同天气状态下的设备故障率第18-19页
        2.2.3 基于蒙特卡洛模拟的牵引供电故障模拟模型第19-22页
    2.3 算例分析第22-31页
        2.3.1 牵引供电系统拓扑结构第22-23页
        2.3.2 牵引供电系统各元件贝叶斯网络结构建立第23-27页
        2.3.3 贝叶斯网络参数估计第27-29页
        2.3.4 贝叶斯网络推理计算第29-30页
        2.3.5 对比分析第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 粒子群优化神经网络的牵引变压器故障诊断第32-44页
    3.1 油气形成机理及其含量特征分析第32-34页
        3.1.1 产气原理第32-33页
        3.1.2 改良三比值法第33-34页
    3.2 牵引变压器故障诊断第34-38页
        3.2.1 故障诊断流程第34-37页
        3.2.2 改进适应度函数的粒子群算法训练神经网络第37-38页
    3.3 算例分析第38-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于改进灰色预测的牵引变压器故障预测第44-55页
    4.1 基于改进灰色预测的牵引变压器故障预测方法第44页
    4.2 灰色预测第44-48页
        4.2.1 灰色预测原理第44-47页
        4.2.2 改进灰色预测模型第47-48页
    4.3 算例分析第48-54页
    4.4 本章小结第54-55页
结论及展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间的学术成果第61页

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