智能断路器机械特性在线监测及故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第9页 |
| ·课题的研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-13页 |
| 2 智能断路器在线监测基础 | 第13-27页 |
| ·智能断路器的工作原理 | 第13-14页 |
| ·断路器的基本结构 | 第13页 |
| ·断路器的操作机构 | 第13-14页 |
| ·断路器的机械故障分析 | 第14页 |
| ·断路器在线监测参数 | 第14-18页 |
| ·参数监测原理 | 第18-21页 |
| ·触头行程时间特性监测 | 第18-19页 |
| ·分合闸线圈电流监测 | 第19-20页 |
| ·储能电机电流监测 | 第20-21页 |
| ·故障诊断方法 | 第21-27页 |
| ·粗糙集理论的综述 | 第21-24页 |
| ·RBF神经网络综述 | 第24-27页 |
| 3 变电站智能断路器在线监测的总体结构 | 第27-31页 |
| ·变电站智能断路器在线监测体系架构 | 第27-28页 |
| ·智能断路器的监测组件(IED) | 第28-29页 |
| ·智能断路器的专家软件 | 第29-31页 |
| 4 智能断路器在线监测装置软硬件设计 | 第31-47页 |
| ·智能断路器在线监测装置的硬件结构 | 第31-32页 |
| ·各模块电路的硬件设计 | 第32-40页 |
| ·主控芯片最小系统 | 第32-33页 |
| ·采集模块 | 第33-37页 |
| ·A/D转换模块 | 第37-38页 |
| ·通讯模块 | 第38-39页 |
| ·其他模块 | 第39-40页 |
| ·主程序的软件设计 | 第40-41页 |
| ·各功能模块的软件设计 | 第41-44页 |
| ·分、合闸线圈电流分析程序 | 第41页 |
| ·触头行程分析程序 | 第41-42页 |
| ·分合闸采样程序 | 第42-43页 |
| ·CAN通讯程序 | 第43-44页 |
| ·录波数据处理方法 | 第44-47页 |
| ·录波数据预处理 | 第44-45页 |
| ·录波数据滤波处理 | 第45-47页 |
| 5 智能断路器故障诊断算法的研究 | 第47-65页 |
| ·决策表及属性约简算法的研究 | 第47-49页 |
| ·决策表的研究 | 第47-48页 |
| ·属性约简算法的研究 | 第48-49页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第49-57页 |
| ·基于粗糙集和RBF神经网络的智能断路器故障诊断 | 第57-65页 |
| 6 装置运行及分析实例 | 第65-71页 |
| ·实验室测试及实例分析 | 第65-66页 |
| ·现场安装实例及故障诊断分析 | 第66-71页 |
| ·现场安装实例 | 第66-68页 |
| ·故障诊断分析 | 第68-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
