| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-11页 |
| ·污闪的危害 | 第9页 |
| ·目前的防污闪措施及其局限性 | 第9-10页 |
| ·绝缘子污秽检测方法比较 | 第10-11页 |
| ·课题的研究内容和意义 | 第11-12页 |
| 第二章 污闪的机理和检测特征量的选择 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·绝缘子污秽放电的机理 | 第12-14页 |
| ·绝缘子污闪及其过程 | 第12-13页 |
| ·局部电弧发展为闪络的条件 | 第13-14页 |
| ·影响绝缘子污闪电压的因素 | 第14-15页 |
| ·绝缘子表面污秽度的评定方法与检测特征量的选择 | 第15-18页 |
| ·电气设备状态维修对电力系统的重要性 | 第18-19页 |
| ·电气设备状态维修 | 第18页 |
| ·状态维修与绝缘在线监测的关系 | 第18-19页 |
| ·绝缘子污秽在线监测系统的应用现状 | 第19-21页 |
| ·前台系统 | 第19-20页 |
| ·后台系统 | 第20页 |
| ·现有绝缘子污闪诊断方法的分析 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 神经网络与模糊系统结合的理论基础 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·人工神经网络（ANN）的基本原理 | 第22-27页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第22页 |
| ·BP（Back-propagation）网络模型与结构 | 第22-23页 |
| ·BP 学习规则 | 第23-27页 |
| ·模糊系统及其隶属度函数 | 第27-29页 |
| ·模糊集合的基本概念 | 第27页 |
| ·模糊集合的隶属函数 | 第27-29页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第29-34页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·模糊系统与神经网络结合的可能性 | 第29-31页 |
| ·模糊系统与神经网络结合的形态 | 第31-34页 |
| ·本论文所选的模型 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的绝缘子状态检测模型的建立 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·输入输出量与隶属度函数的确定 | 第35-42页 |
| ·输入量的确定 | 第35-37页 |
| ·输出量的确定 | 第37-40页 |
| ·隶属度函数的确定 | 第40-42页 |
| ·模糊神经网络检测模型结构的确立 | 第42-44页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第44-48页 |
| ·MATLAB 及神经网络工具箱（NNT）简介 | 第44-45页 |
| ·训练样本的确定 | 第45页 |
| ·BP 改进学习算法 | 第45-47页 |
| ·MATLAB 中BP 网络的训练过程 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 绝缘子状态检测新方法及仿真验证 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·绝缘子状态检测新方法 | 第49-52页 |
| ·测试样本的仿真验证 | 第52-54页 |
| ·与模糊逻辑方法的比较 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |