摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 序论 | 第9-20页 |
·引言 | 第9-12页 |
·同步发电机故障诊断系统研究的意义 | 第9-10页 |
·同步发电机故障分类 | 第10-12页 |
·同步发电机故障诊断的研究概况 | 第12-15页 |
·国内外概况 | 第12-13页 |
·同步发电机故障诊断研究方法 | 第13-15页 |
·同步发电机的转子绕组匝间短路 | 第15-19页 |
·同步发电机转子绕组匝间短路故障原因分析 | 第15-16页 |
·转子绕组匝间短路的分类 | 第16页 |
·转子绕组匝间短路研究的现状 | 第16-18页 |
·转子绕组匝间短路急需解决的问题 | 第18-19页 |
·本文的主要工作 | 第19-20页 |
第二章 发电机转子绕组匝间短路故障机理 | 第20-34页 |
·转子绕组匝间短路引起的气隙磁场畸变 | 第20-22页 |
·气隙磁通的分布 | 第20页 |
·微分探测线圈法的应用 | 第20-21页 |
·微分探测线圈法存在的问题 | 第21-22页 |
·微分探测线圈的实际应用 | 第22页 |
·转子绕组匝间短路引起的振动 | 第22-24页 |
·转子绕组匝间短路引起振动的原因分析 | 第22-23页 |
·转子绕组匝间短路引起的振动的特性 | 第23-24页 |
·转子绕组匝间短路故障诊断中对振动的监测 | 第24页 |
·转子绕组匝间短路引起发电机电气量的变化 | 第24-29页 |
·发电机定子偶次谐波电压 | 第24-26页 |
·定子绕组中的环流 | 第26页 |
·发电机励磁电流与无功的变化 | 第26-27页 |
·轴电压和轴磁通 | 第27-28页 |
·转子绕组匝间短路引起的损耗和交流电阻的变化 | 第28-29页 |
·转子绕组匝间短路影响电磁波在转子绕组中的传播 | 第29-33页 |
·行波法概述 | 第29页 |
·行波法在转子绕组匝间短路中的应用 | 第29-32页 |
·行波法在线应用的实现 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第三章 人工神经网络在转子绕组匝间短路诊断中的应用 | 第34-48页 |
·人工神经网络概述 | 第34-37页 |
·人工神经网络的基本知识 | 第34-35页 |
·人工神经网络的特点 | 第35页 |
·BP网络 | 第35-37页 |
·人工神经网络在转子绕组匝间短路中的应用 | 第37-47页 |
·转子绕组匝间短路的磁动势分析 | 第37-39页 |
·神经网络的构造以及样本的选取 | 第39-41页 |
·训练样本的数据处理 | 第41-42页 |
·隐含层单元数的选择 | 第42页 |
·学习步长的选择 | 第42-43页 |
·权和阈的初始值的选取 | 第43页 |
·神经网络的训练和识别 | 第43页 |
·人工神经网络在转子绕组匝间短路中的应用实例 | 第43-47页 |
·本章小节 | 第47-48页 |
第四章 GA与BP混合法在转子绕组匝间短路诊断中的应用 | 第48-60页 |
·遗传算法简介 | 第48-54页 |
·遗传算法的特点 | 第48-49页 |
·遗传算法主要步骤 | 第49-50页 |
·遗传算法的基本技术 | 第50-53页 |
·遗传算法存在的问题 | 第53-54页 |
·遗传算法的应用 | 第54页 |
·GA与BP的混合法 | 第54-59页 |
·GA与BP混合法的应用 | 第54-55页 |
·GA与BP混合法中对GA的改进 | 第55-57页 |
·GA与BP结合方法的实现 | 第57-58页 |
·GA与BP结合算法在转子绕组匝间短路中的应用实例 | 第58-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第五章 遗传规划在转子绕组匝间短路诊断中的应用 | 第60-70页 |
·遗传规划法的基础知识 | 第60-65页 |
·遗传规划(GP)简介 | 第60-61页 |
·遗传规划法的基本步骤 | 第61页 |
·遗传规划的实施 | 第61-64页 |
·遗传规划法的应用 | 第64-65页 |
·用遗传规划法求发电机励磁电流 | 第65-69页 |
·发电机励磁电流的求取 | 第65-67页 |
·遗传规划法在转子绕组匝间短路中的应用 | 第67-69页 |
·本章小节 | 第69-70页 |
第六章 结束语 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
致谢 | 第76页 |