基于深度学习的电力设备故障诊断专家系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 电力设备专家系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 电力设备目标检测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文内容组织安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基于Hu不变矩的SVM高压套管检测 | 第14-30页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 算法结构 | 第14-15页 |
| 2.3 基于HU不变矩的特征提取 | 第15-22页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第16-19页 |
| 2.3.2 特征提取 | 第19-22页 |
| 2.4 SVM核函数参数寻优 | 第22-27页 |
| 2.4.1 SVM分类原理 | 第22-24页 |
| 2.4.2 参数寻优 | 第24-27页 |
| 2.5 实验分析 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于多尺度卷积神经网络的绝缘子检测 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 CNN目标检测原理 | 第31-34页 |
| 3.3 多尺度CNNS检测算法 | 第34-38页 |
| 3.4 实验分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第38-40页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第40-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 电力设备故障诊断专家系统实现 | 第46-58页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 故障诊断专家系统功能结构 | 第47-51页 |
| 4.2.1 检测子系统 | 第47-49页 |
| 4.2.2 诊断子系统 | 第49-51页 |
| 4.3 故障诊断专家系统实现 | 第51-56页 |
| 4.3.1 软件系统结构 | 第51-52页 |
| 4.3.2 软件系统实现 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
