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基于红外热像技术的电接触故障检测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 论文研究背景及意义第11-12页
    1.2 电接触故障检测技术的研究现状第12-16页
        1.2.1 示温蜡片法第13页
        1.2.2 热敏电阻测温法第13-14页
        1.2.3 分布式光纤测温法第14-15页
        1.2.4 光纤光栅测温法第15-16页
    1.3 红外热像技术在电气设备状态检测中的应用第16-19页
        1.3.1 红外热像技术的概述第16页
        1.3.2 红外热像技术的研究进展第16-18页
        1.3.3 红外热像技术的局限性第18-19页
    1.4 本文主要工作第19-21页
第2章 电接触热故障红外检测的基本理论第21-33页
    2.1 电接触过热模型第21-23页
        2.1.1 接触电阻第21-22页
        2.1.2 模型介绍第22-23页
    2.2 三类典型的电接触故障机理分析第23-28页
        2.2.1 高压隔离开关第23-25页
        2.2.2 液压式耐张线夹第25-26页
        2.2.3 高压套管将军帽第26-28页
    2.3 红外热像仪检测原理第28-30页
        2.3.1 红外辐射的基本规律第28-29页
        2.3.2 红外热像仪第29-30页
    2.4 红外热像检测影响因素第30-32页
        2.4.1 大气吸收的影响第30页
        2.4.2 太阳光辐射的影响第30页
        2.4.3 气象因素的影响第30-31页
        2.4.4 环境温度的影响第31页
        2.4.5 发射率选择的影响第31页
        2.4.6 距离系数设定的影响第31页
        2.4.7 检测角度对红外热成像检测的影响第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 电接触红外热像小波去噪第33-48页
    3.1 电接触红外热像去噪的必要性第33页
    3.2 小波图像去噪的基本理论第33-37页
        3.2.1 一维连续小波变换第33-35页
        3.2.2 多分辨率分析及Mallat算法第35-36页
        3.2.3 图像二维离散小波变换第36-37页
    3.3 基于小波变换的图像去噪方法第37-41页
        3.3.1 小波阈值图像去噪第37-39页
        3.3.2 基于小波系数统计模型图像去噪第39-41页
    3.4 基于TLS估计的遗传小波红外热像去噪第41-45页
        3.4.1 TLS估计模型第41-42页
        3.4.2 TLS估计的小波自适应去噪第42页
        3.4.3 遗传小波变换去噪算法第42-45页
    3.5 仿真结果及分析第45-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第4章 电接触红外热像分割第48-55页
    4.1 电接触红外热像分割的必要性第48页
    4.2 基于阈值的红外热像分割第48-49页
        4.2.1 双峰阈值分割法第48页
        4.2.2 最大熵阈值法第48-49页
        4.2.3 最大类间方差法第49页
    4.3 改进自适应遗传算法的红外热像分割第49-54页
        4.3.1 自适应遗传算法第49-50页
        4.3.2 改进的自适应遗传算法第50-52页
        4.3.3 仿真结果及分析第52-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第5章 基于PNN神经网络电接触故障识别第55-63页
    5.1 引言第55页
    5.2 电接触热故障类型及判别方法第55-57页
        5.2.1 故障类型第55页
        5.2.2 电气设备热故障判别方法第55-57页
    5.3 基于PNN的电接触故障识别系统第57-62页
        5.3.1 PNN神经网络第57-58页
        5.3.2 电接触故障红外热像特征矢量提取第58-59页
        5.3.3 仿真结果及分析第59-62页
    5.4 本章总结第62-63页
总结与展望第63-64页
参考文献第64-69页
致谢第69-70页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第70-71页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录第71-72页
附录C 实验训练及测试部分样本数据第72-74页

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