| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 电气开关故障诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电气设备绝缘状态监测的国内外发展现状 | 第12页 |
| 1.2.3 机械特性监测的国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作内容 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文章节框架结构 | 第15-16页 |
| 第2章 环网柜试验平台设计 | 第16-24页 |
| 2.1 环网柜结构原理 | 第16页 |
| 2.2 机械特性实验平台设计 | 第16-21页 |
| 2.2.1 机械特性实验设计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 机械特性试验的相关传感器与硬件电路设计 | 第17-18页 |
| 2.2.3 继电器控制模块设计 | 第18-21页 |
| 2.3 绝缘状态实验平台设计 | 第21-23页 |
| 2.3.1 绝缘状态的试验设备选型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 局部放电实验设计 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 环网柜试验数据采集软件设计 | 第24-32页 |
| 3.1 程序架构设计 | 第24-25页 |
| 3.1.1 LabVIEW上位机程序设计模式 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基于LabVIEW程序流程 | 第25页 |
| 3.2 人机交互与界面显示设计 | 第25-27页 |
| 3.2.1 按键模块 | 第25-26页 |
| 3.2.2 界面显示模块 | 第26-27页 |
| 3.3 采集与驱动模块程序设计 | 第27-30页 |
| 3.3.1 采集程序模块 | 第27-29页 |
| 3.3.2 上位机继电器驱动模块 | 第29页 |
| 3.3.3 绝缘状态试验数据采集模块 | 第29-30页 |
| 3.4 数据处理与数据存储设计 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 机械特性参数的分析与计算 | 第32-45页 |
| 4.1 加速度信号的预处理 | 第32-36页 |
| 4.1.1 低通数字滤波器设计 | 第32-33页 |
| 4.1.2 加速度信号的时域积分算法 | 第33-34页 |
| 4.1.3 加速度信号时域积分的实例分析 | 第34-36页 |
| 4.2 基于加速度信号的机械特性分析 | 第36-43页 |
| 4.2.1 基于小波变换的断口突变点提取算法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 对比计算 | 第37-38页 |
| 4.2.3 加速度信号突变点提取的实例分析 | 第38-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于小波包分析的放电声音信号特征提取 | 第45-60页 |
| 5.1 绝缘子放电理论 | 第45页 |
| 5.1.1 沿面放电 | 第45页 |
| 5.1.2 电晕放电 | 第45页 |
| 5.1.3 内部放电 | 第45页 |
| 5.2 放电声音信号的预处理 | 第45-49页 |
| 5.2.1 自适应滤波陷波器 | 第46页 |
| 5.2.2 端点检测 | 第46-47页 |
| 5.2.3 声音信号预处理与分析 | 第47-49页 |
| 5.3 小波包分析能量法的原理 | 第49-51页 |
| 5.3.1 小波包变换理论 | 第49-50页 |
| 5.3.2 小波包能量算法 | 第50-51页 |
| 5.4 放电声音信号能量分布特征向量的提取与分析 | 第51-55页 |
| 5.5 基于FISHER判别的特征向量降维 | 第55-59页 |
| 5.5.1 Fisher判别算法流程 | 第55页 |
| 5.5.2 特征向量选择的分析 | 第55-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 基于机器学习算法的放电声音信号辨识 | 第60-71页 |
| 6.1 基于高斯朴素贝叶斯分类器的放电声音辨识 | 第60-63页 |
| 6.1.1 高斯朴素贝叶斯分类器原理 | 第60-62页 |
| 6.1.2 基于GNB算法的的辨识模型建立流程 | 第62-63页 |
| 6.1.3 基于GNB方法的辨识结果 | 第63页 |
| 6.2 基于单分类支持向量机算法的放电声音辨识 | 第63-70页 |
| 6.2.1 支持向量机算法基本原理 | 第64-68页 |
| 6.2.2 基于OC-SVM的算法流程 | 第68页 |
| 6.2.3 基于OC-SVM算法的辨识结果 | 第68-70页 |
| 6.3 两种辨识模型的对比分析 | 第70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |