二值图像在电气设备故障模糊诊断中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 故障诊断方法 | 第15-25页 |
| ·传统逻辑诊断 | 第15-16页 |
| ·时域波形诊断 | 第16-17页 |
| ·谱图分析诊断 | 第17页 |
| ·基于人工神经网络的诊断 | 第17-18页 |
| ·模糊诊断 | 第18-25页 |
| ·基础概念 | 第18-19页 |
| ·模糊关系方程 | 第19-21页 |
| ·隶属函数的确定 | 第21-23页 |
| ·模糊诊断举例 | 第23-25页 |
| 第三章 故障特征的提取和模式识别 | 第25-31页 |
| ·特征向量 | 第25-26页 |
| ·特征提取 | 第26-28页 |
| ·表列数据 | 第26页 |
| ·灰度图像矩特征 | 第26-28页 |
| ·模式归类 | 第28-31页 |
| ·最小距离法 | 第28-29页 |
| ·趋中心度法 | 第29-31页 |
| 第四章 二值图像相似度计算 | 第31-44页 |
| ·二值图像 | 第31-32页 |
| ·雷达图 | 第32-34页 |
| ·简介 | 第32页 |
| ·图形绘制 | 第32-34页 |
| ·故障特征模型 | 第34页 |
| ·二值绘制图像相似度计算 | 第34-36页 |
| ·二值拍摄图像相似度计算 | 第36-44页 |
| ·介绍 | 第36-37页 |
| ·MATLAB 在图像处理中的应用 | 第37页 |
| ·图像预处理 | 第37-39页 |
| ·边缘检测 | 第39-42页 |
| ·图像分割 | 第42页 |
| ·边缘增强 | 第42-43页 |
| ·图像处理流程 | 第43页 |
| ·相似度计算 | 第43-44页 |
| 第五章 二值绘制图像模糊诊断 | 第44-48页 |
| ·绘制典型故障特征雷达图模型 | 第44-45页 |
| ·数据计算 | 第45页 |
| ·数据分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 二值拍摄图像模糊诊断 | 第48-57页 |
| ·图像预处理 | 第48-51页 |
| ·边缘检测与图像分割 | 第51-53页 |
| ·形态学操作 | 第53-54页 |
| ·边缘检测修正 | 第53-54页 |
| ·图像分割修正 | 第54页 |
| ·边缘检测新算子 | 第54-55页 |
| ·图像处理后计算 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 主要研究成果 | 第57页 |
| 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 A (攻读硕士期间完成的论文) | 第64页 |
