| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·高压断路器智能故障诊断方法的发展与现状 | 第9-11页 |
| ·高压断路器智能故障诊断方法的发展 | 第9-10页 |
| ·高压断路器智能故障诊断方法的现状与不足 | 第10-11页 |
| ·论文主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 高压断路器故障分析 | 第13-29页 |
| ·高压断路器介绍 | 第13-16页 |
| ·高压断路器的作用与特点 | 第13-14页 |
| ·高压断路器的结构与工作过程 | 第14-16页 |
| ·高压断路器故障分析 | 第16-22页 |
| ·高压断路器故障统计 | 第16-19页 |
| ·高压断路器主要故障的分析 | 第19-22页 |
| ·高压断路器智能故障诊断的过程与方法 | 第22-28页 |
| ·高压断路器智能故障诊断的过程 | 第23-25页 |
| ·高压断路器智能故障诊断的方法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于商空间的高压断路器特征提取 | 第29-41页 |
| ·商空间基本理论 | 第29-33页 |
| ·商空间的结构与粒度的构建 | 第29-31页 |
| ·商空间的分层递阶 | 第31-32页 |
| ·商空间的合成 | 第32-33页 |
| ·基于商空间理论的高压断路器特征提取 | 第33-40页 |
| ·基于商空间粒度计算理论的高压断路器数据挖掘 | 第33-36页 |
| ·基于商空间粒度计算理论的高压断路器特征提取 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于神经网络的高压断路器智能故障诊断模型 | 第41-68页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第41-46页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第41-43页 |
| ·神经网络的学习 | 第43-44页 |
| ·神经网络在高压断路智能故障诊断中的应用 | 第44-46页 |
| ·基于BP网络的高压断路器智能故障诊断 | 第46-49页 |
| ·BP网络的简介及原理 | 第46-47页 |
| ·基于BP网络的高压断路器智能故障诊断算法设计 | 第47-49页 |
| ·基于径向基(RBF)神经网络的高压断路器智能故障诊断 | 第49-52页 |
| ·RBF神经网络的简介及原理 | 第49-50页 |
| ·基于RBF神经网络的高压断路器智能故障诊断算法设计 | 第50-52页 |
| ·基于概率神经网络(PNN)的高压断路器智能故障诊断 | 第52-56页 |
| ·PNN网络的简介及原理 | 第52-54页 |
| ·基于PNN网络的高压断路器智能故障诊断算法设计 | 第54-56页 |
| ·基于神经网络的高压断路器智能故障诊断模型 | 第56-67页 |
| ·基于BP网络的高压断路器智能故障诊断模型 | 第57-61页 |
| ·基于RBF神经网络的高压断路器智能故障诊断模型 | 第61-63页 |
| ·基于PNN网络的高压断路器智能故障诊断模型 | 第63-65页 |
| ·三种模型的对比 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
