| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 同步调相机研究现状及无功补偿方式的比较 | 第9-11页 |
| 1.3 故障诊断算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本文结构以及研究内容 | 第14-16页 |
| 2 调相机故障机理 | 第16-30页 |
| 2.1 调相机常见故障 | 第16-17页 |
| 2.2 监测方法 | 第17-18页 |
| 2.3 调相机气隙偏心故障特性分析 | 第18-22页 |
| 2.4 调相机定子绕组匝间短路特性分析 | 第22-26页 |
| 2.5 调相机励磁绕组匝间短路特性分析 | 第26-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 数据分析处理 | 第30-44页 |
| 3.1 傅里叶变换 | 第30-34页 |
| 3.2 小波变换 | 第34-36页 |
| 3.3 小波包变换 | 第36-40页 |
| 3.4 基于PCA的特征向量降维 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 RBF神经网络在调相机故障诊断中的应用 | 第44-58页 |
| 4.1 人工神经网络模型及学习方式 | 第44-48页 |
| 4.2 RBF神经网络 | 第48-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于改进K-means算法的RBF神经网络算法 | 第58-64页 |
| 5.1 改进K-means聚类算法 | 第58-60页 |
| 5.2 基于改进K-means聚类算法的RBF神经网络算法 | 第60-62页 |
| 5.3 调相机故障诊断软件设计 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录1 相关数据 | 第71-75页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第75-76页 |
| 附录3 攻读学位期间参与的主要科研项目 | 第76页 |