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电气设备的在线监测与故障诊断

中文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
符号说明第9-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 课题的提出第10-11页
 1.2 国内外电气设备状态监测与故障诊断研究状况第11-12页
 1.3 电气设备监测与诊断技术的发展第12-14页
  1.3.1 现代传感技术在电力设备监测中的应用第12-13页
  1.3.2 信号处理技术在电力设备诊断中的应用第13页
  1.3.3 诊断方法的应用第13-14页
 1.4 状态检测与故障诊断的发展方向第14-16页
  1.4.1 基于多传感器的信息融合技术的发展第14-15页
  1.4.2 基于虚拟技术的发展第15页
  1.4.3 设备状态的远程监测和网络化跟踪第15页
  1.4.4 基于人工智能诊断系统开发第15-16页
  1.4.5 开放式故障诊断系统第16页
  1.4.6 基于寿命周期的成本管理第16页
 1.5 本文研究的主要内容第16-17页
第二章 电气设备的状态监测第17-28页
 2.1 概述第17-18页
 2.2 高压断路器的基本介绍第18-20页
  2.2.1 高压断路器的机械结构和组成第18-19页
  2.2.2 高压断路器合分闸过程第19-20页
   2.2.2.1 分闸操作第19页
   2.2.2.2 合闸操作第19-20页
 2.3 高压断路器的状态监测第20-25页
  2.3.1 机械振动信号的监测第20-22页
   2.3.1.1 振动信号的特点第20-21页
   2.3.1.2 振动信号合分闸的波形分析第21-22页
  2.3.2 断路器合、分闸线圈电流的监测第22-23页
  2.3.3 断路器行程、速度的监测第23页
  2.3.4 开断电流累计监测第23页
  2.3.5 合、分闸时间,同期测量第23-24页
  2.3.6 合闸弹簧状态监测第24页
  2.3.7 动态电阻的监测第24-25页
  2.3.8 真空度的检测第25页
 2.4 其他电气设备的状态监测第25-27页
  2.4.1 变压器的状态监测第25-26页
  2.4.2 金属氧化物避雷器的状态监测第26页
  2.4.3 电缆的状态监测第26-27页
 2.5 本章小结第27-28页
第三章 振动信号的处理第28-38页
 3.1 信号处理的方法第28-32页
  3.1.1 傅立叶变换第28-29页
  3.1.2 短时傅立叶变换第29页
  3.1.3 小波分析第29-32页
   3.1.3.1 小波及小波变换第30页
   3.1.3.2 多分辨分析理论和 Mallat算法第30-32页
  3.1.4 信号奇异性检测第32页
 3.2 高压断路器的振动信号处理第32-37页
  3.2.1 消噪处理第33-34页
  3.2.2 信号趋势的检测第34-35页
  3.2.3 奇异点和模极大值的检测第35-37页
 3.3 本章小结第37-38页
第四章 粗糙集在高压断路器故障诊断的应用第38-46页
 4.1 粗糙集理论第38-43页
  4.1.1 基本概念第39-40页
  4.1.2 知识简约过程第40-43页
 4.2 基于小波粗糙集理论的断路器振动故障诊断模型第43-45页
  4.2.1 诊断模型的建立第43-45页
  4.2.2 故障诊断规则的导出第45页
 4.3 本章小结第45-46页
第五章 高压断路器状态检测系统硬软件的实现第46-53页
 5.1 硬件配置第46-49页
  5.1.1 BH5116数据采集板概述第46-49页
   5.1.1.1 BH5116数据采集板主要技术指标第47-48页
   5.1.1.2 BH5116板内地址分配第48页
   5.1.1.3 板基地址配置第48-49页
 5.2 软件配置第49-53页
  5.2.1 数据采集与数据处理第49-52页
  5.2.2 调用 Matlab第52-53页
第六章 结论与展望第53-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
攻读学位期间发表的学术论文目录第60-61页
学位论文评阅及答辩情况表第61页

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