基于EMD-SVM的航空故障电弧检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外对故障电弧的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内对故障电弧的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 2 航空故障电弧仿真和试验 | 第13-29页 |
| 2.1 航空故障电弧简介 | 第13-17页 |
| 2.1.1 气体放电过程 | 第13-14页 |
| 2.1.2 航空故障电弧的产生 | 第14-15页 |
| 2.1.3 航空故障电弧类型 | 第15-17页 |
| 2.2 航空电弧仿真 | 第17-23页 |
| 2.2.1 Cassie电弧动态模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 故障电弧仿真 | 第19-21页 |
| 2.2.3 非线性负载的故障电弧仿真 | 第21-23页 |
| 2.3 航空故障电弧试验 | 第23-28页 |
| 2.3.1 UL1699标准 | 第23页 |
| 2.3.2 航空故障电弧试验平台 | 第23-25页 |
| 2.3.3 试验方案及数据采集 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于EMD-AR的航空故障电弧特征提取 | 第29-38页 |
| 3.1 航空电弧频域特性分析 | 第29-32页 |
| 3.2 EMD时频域分析 | 第32-33页 |
| 3.3 自回归模型的建立 | 第33-35页 |
| 3.4 基于EMD-AR方法的特征提取 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于支持向量机的故障电弧检测 | 第38-50页 |
| 4.1 支持向量机简介 | 第38-42页 |
| 4.1.1 线性可分情况 | 第39-40页 |
| 4.1.2 非线性情况 | 第40-41页 |
| 4.1.3 支持向量机与核函数 | 第41页 |
| 4.1.4 最小二乘支持向量机算法 | 第41-42页 |
| 4.2 线性负载情况的故障识别 | 第42-46页 |
| 4.3 非线性负载干扰下的故障识别 | 第46-47页 |
| 4.4 未知负载情况的故障识别 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
