基于神经网络专家系统的高压断路器故障诊断研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于神经网络与专家系统融合的意义 | 第10-14页 |
| ·神经网络与专家系统 | 第11-12页 |
| ·神经网络与专家系统融合的可行性分析 | 第12-13页 |
| ·本课题的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究内容及论文安排 | 第14-16页 |
| 2 神经网络与专家系统 | 第16-32页 |
| ·人工神经网络概述 | 第16-20页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第16-17页 |
| ·人工神经元结构模型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第18-20页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第20-26页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第20-21页 |
| ·RBF 神经网络的映射关系 | 第21-23页 |
| ·RBF 网络的学习过程 | 第23-25页 |
| ·RBF 网络需要改进 | 第25-26页 |
| ·专家系统理论 | 第26-28页 |
| ·专家系统的概念及特点 | 第26页 |
| ·专家系统的类型 | 第26-27页 |
| ·专家系统结构 | 第27-28页 |
| ·神经网络与专家系统的融合 | 第28-31页 |
| ·神经网络专家系统的基本原理 | 第28-29页 |
| ·神经网络专家系统的特点 | 第29页 |
| ·神经网络专家系统的融合方式 | 第29-30页 |
| ·神经网络专家系统的开发方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 高压断路器故障诊断系统的建立 | 第32-44页 |
| ·高压断路器的基本结构及故障分析 | 第32-35页 |
| ·断路器典型结构 | 第32-33页 |
| ·高压断路器主要故障类型 | 第33-35页 |
| ·基于神经网络的故障诊断专家系统模型 | 第35-37页 |
| ·基于神经网络的高压断路器故障诊断专家系统建立 | 第37-43页 |
| ·知识存储系统的建立 | 第37-40页 |
| ·学习系统的建立 | 第40页 |
| ·推理机的建立 | 第40-41页 |
| ·解释器的建立 | 第41-42页 |
| ·人机界面的建立 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 高压断路器故障诊断系统的实现 | 第44-62页 |
| ·真空断路器操动机构特性在线监测原理 | 第44-50页 |
| ·弹簧操作机构的工作原理 | 第44-45页 |
| ·合(分)闸线圈电流监测及特性分析 | 第45-48页 |
| ·数据采集 | 第48-50页 |
| ·基于神经网络的高压断路器故障诊断专家系统的实现 | 第50-60页 |
| ·RBF 神经网络输入/输出设计 | 第50-52页 |
| ·构造RBF 神经网络诊断模型 | 第52-57页 |
| ·改进型RBF 神经网络诊断模型 | 第57-60页 |
| ·神经网络与专家系统的通信 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 5 高压断路器故障诊断系统的软件设计 | 第62-70页 |
| ·系统软件总体设计 | 第62-63页 |
| ·高压断路器故障诊断系统的开发平台 | 第63-68页 |
| ·数据库设计 | 第64页 |
| ·MATLAB 与Visual C++接口的实现 | 第64-65页 |
| ·Visual C++与数据库接口的实现 | 第65-68页 |
| ·系统运行实例 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
