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智能建筑供配电故障诊断与定位研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究意义与目的第10页
    1.2 智能建筑第10-12页
        1.2.1 智能建筑概述第10-11页
        1.2.2 智能建筑的国内外研究现状第11-12页
    1.3 供配电网故障诊断第12-14页
        1.3.1 供配电故障诊断概述第12页
        1.3.2 供配电网故障诊断国的内外研究现状第12页
        1.3.3 供配电网故障诊断常用的方法第12-14页
    1.4 供配电网故障定位第14-16页
        1.4.1 供配电网故障定位概述第14页
        1.4.2 供配电网故障定位的国内外研究现状第14-15页
        1.4.3 供配电网常用的故障定位方法第15-16页
    1.5 论文研究的主要内容第16-17页
第二章 智能建筑供配电网络拓扑分析第17-22页
    2.1 引言第17页
    2.2 智能建筑供配电网络的结构特点第17-18页
        2.2.1 放射式网络接线第17页
        2.2.2 树干式网络接线第17-18页
        2.2.3 环形网络接线第18页
    2.3 智能建筑供配电网络拓扑分析第18-21页
        2.3.1 供配电网的拓扑描述第18-19页
        2.3.2 供配电网拓扑分析方法第19-20页
        2.3.3 供配电网实例分析第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 故障特征分析及故障类型第22-38页
    3.1 引言第22页
    3.2 供配电网故障特征分析第22-36页
        3.2.1 单相接地短路第22-26页
        3.2.2 两相相间短路第26-30页
        3.2.3 两相接地短路第30-35页
        3.2.4 三相短路第35-36页
    3.3 供配电网故障类型确定第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于模式识别智能建筑供配电网故障诊断第38-53页
    4.1 引言第38页
    4.2 贝叶斯基本理论第38-41页
        4.2.1 概率论基础第38-39页
        4.2.2 贝叶斯定理第39页
        4.2.3 贝叶斯网络第39-41页
        4.2.4 贝叶斯推理第41页
    4.3 基于小波变换的型号的分解与重构第41-43页
        4.3.1 多分辨率分析第41页
        4.3.2 信号的分析与重构第41-42页
        4.3.3 基于Mallat算法的信号分解与重构第42-43页
    4.4 供配电网络故障特征提取方法第43-45页
        4.4.1 电气量特征提取方法第43-44页
        4.4.2 元件开关量特征提取方法第44页
        4.4.3 综合特征提取方法第44-45页
    4.5 基于贝叶斯的供配电故障诊断流程第45-47页
    4.6 仿真研究第47-52页
        4.6.1 供配电网故障模型及仿真第47-48页
        4.6.2 仿真结果与分析第48-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第五章 基于小波神经网络的供配电网故障定位第53-68页
    5.1 引言第53页
    5.2 小波神经网络第53-56页
        5.2.1 小波理论第53页
        5.2.2 小波神经网络第53-55页
        5.2.3 小波神经网的网络学习第55-56页
    5.3 供配电网故障特征提取第56-58页
        5.3.1 故障特征提取方法流程第56-57页
        5.3.2 故障特征提取验证第57-58页
    5.4 基于蜻蜓算法的小波神经网络的故障定位第58-63页
        5.4.1 蜻蜓算法第58-61页
        5.4.2 蜻蜓算法的小波神经网络故障定位流程第61-63页
    5.5 仿真研究第63-67页
        5.5.1 模型与仿真第63-64页
        5.5.2 仿真结果与分析第64-67页
    5.6 本章小结第67-68页
第六章 智能建筑供配电网络的恢复第68-70页
    6.1 引言第68页
    6.2 供配电网络恢复策略第68-69页
    6.3 本章小结第69-70页
第七章 总结与展望第70-73页
    7.1 总结第70-71页
    7.2 展望第71-73页
参考文献第73-79页
个人简历 在读期间发表的学术论文第79-80页
致谢第80页

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