弹簧操动机构断路器建模与故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 主要工作及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 断路器状态监测原理 | 第20-29页 |
| 2.1 断路器的分类 | 第20页 |
| 2.2 弹簧操动机构断路器工作原理 | 第20-23页 |
| 2.3 断路器状态监测参数 | 第23-28页 |
| 2.3.1 断路器典型故障分析 | 第23-25页 |
| 2.3.2 断路器状态监测常见参数 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 故障模拟实验平台搭建及故障数据获取与处理 | 第29-35页 |
| 3.1 实验平台搭建 | 第29-30页 |
| 3.2 故障数据获取 | 第30-31页 |
| 3.3 信号预处理 | 第31-34页 |
| 3.3.1 分合闸线圈电流信号预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 储能电机电流信号预处理 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 断路器建模 | 第35-53页 |
| 4.1 分合闸线圈电流模型 | 第35-41页 |
| 4.1.1 分合闸线圈电流分析 | 第35-36页 |
| 4.1.2 分合闸线圈电流模型搭建 | 第36-37页 |
| 4.1.3 分合闸线圈电流模型仿真结果 | 第37-41页 |
| 4.2 储能电机电流模型 | 第41-48页 |
| 4.2.1 储能电机工作状态分析 | 第41-44页 |
| 4.2.2 储能电机电流模型搭建 | 第44-45页 |
| 4.2.3 储能电机电流电流模型仿真结果 | 第45-48页 |
| 4.3 电弧模型 | 第48-52页 |
| 4.3.1 Mayr电弧模型 | 第48页 |
| 4.3.2 电弧模型的搭建 | 第48-49页 |
| 4.3.3 电弧模型的仿真实例 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 断路器模型优化 | 第53-63页 |
| 5.1 遗传算法 | 第53-57页 |
| 5.1.1 遗传算法概念 | 第53页 |
| 5.1.2 遗传算法优化流程 | 第53-55页 |
| 5.1.3 仿真结果 | 第55-57页 |
| 5.2 基于遗传算法的随机优化算法 | 第57-62页 |
| 5.2.1 基于遗传算法的随机优化算法简介 | 第57-58页 |
| 5.2.2 基于遗传算法的随机优化算法流程 | 第58-59页 |
| 5.2.3 仿真结果 | 第59-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 断路器故障诊断方法研究 | 第63-81页 |
| 6.1 故障诊断的意义 | 第63页 |
| 6.2 基于快速模板匹配的故障诊断方法 | 第63-71页 |
| 6.2.1 算法简介 | 第63页 |
| 6.2.2 算法流程图 | 第63-65页 |
| 6.2.3 算例分析 | 第65-71页 |
| 6.3 基于深度置信网络的故障诊断方法 | 第71-80页 |
| 6.3.1 受限玻尔兹曼机 | 第71-73页 |
| 6.3.2 深度置信网络构造 | 第73-76页 |
| 6.3.3 深度置信网络关键参数设置 | 第76-78页 |
| 6.3.4 算例分析 | 第78-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 结论及展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附件 | 第90页 |
