| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 电动刀闸故障分析与特征量提取 | 第13-18页 |
| 2.1 电动刀闸常见故障 | 第13页 |
| 2.2 电动刀闸故障特性分析方法 | 第13-16页 |
| 2.3 电动刀闸故障特征量提取 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 电动刀闸数据采集与无线通信网络硬件装置研制 | 第18-26页 |
| 3.1 系统整体设计 | 第18页 |
| 3.2 电动刀闸数据采集装置硬件设计 | 第18-19页 |
| 3.3 电流采集器 | 第19-20页 |
| 3.3.1 技术指标 | 第20页 |
| 3.3.2 电流采集器的安装 | 第20页 |
| 3.4 综合检测仪 | 第20-24页 |
| 3.4.1 综合测试仪逻辑框图 | 第21页 |
| 3.4.2 电源系统设计 | 第21-22页 |
| 3.4.3 电流的AD采样和信号调理电路设计 | 第22页 |
| 3.4.4 通讯接.单元设计 | 第22-23页 |
| 3.4.5 zigbee无线通信模块 | 第23-24页 |
| 3.5 VW-NET无线网络的搭建 | 第24-25页 |
| 3.5.1 无线基站 | 第24-25页 |
| 3.5.2 无线主站 | 第25页 |
| 3.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于专家系统的故障诊断技术研究与应用 | 第26-31页 |
| 4.1 专家系统概述 | 第26-27页 |
| 4.1.1 专家系统定义 | 第26页 |
| 4.1.2 专家系统特点 | 第26-27页 |
| 4.2 专家系统结构 | 第27-28页 |
| 4.2.1 知识库 | 第27页 |
| 4.2.2 数据库 | 第27-28页 |
| 4.2.3 推理机 | 第28页 |
| 4.2.4 解释器 | 第28页 |
| 4.2.5 人机界面 | 第28页 |
| 4.3 电动刀闸状态监测及故障预警专家系统设计 | 第28-30页 |
| 4.3.1 专家系统整体框架设计 | 第28-29页 |
| 4.3.2 系统知识库设计 | 第29-30页 |
| 4.3.3 系统推理机设计 | 第30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 电动刀闸状态监测及预警系统软件实现 | 第31-48页 |
| 5.1 软件环境 | 第31-32页 |
| 5.2 系统分析软件设计 | 第32页 |
| 5.3 系统软件主要功能 | 第32-33页 |
| 5.4 监测预警管理 | 第33-41页 |
| 5.4.1 监测数据导入 | 第33-37页 |
| 5.4.2 预警分析查询 | 第37-39页 |
| 5.4.3 监测趋势分析 | 第39-40页 |
| 5.4.4 监测状态跟踪 | 第40-41页 |
| 5.5 基础数据管理 | 第41-46页 |
| 5.5.1 集控中心管理 | 第41-42页 |
| 5.5.2 变电站管理 | 第42-43页 |
| 5.5.3 间隔管理 | 第43页 |
| 5.5.4 端子箱管理 | 第43-44页 |
| 5.5.5 设备类型管理 | 第44-45页 |
| 5.5.6 设备参数管理 | 第45-46页 |
| 5.6 系统管理 | 第46-47页 |
| 5.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 工程应用实例 | 第48-56页 |
| 6.1 预警系统故障特征量异常诊断有效性验证 | 第48-52页 |
| 6.2 预警系统工程应用实例 | 第52-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第七章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附件 | 第60页 |