基于灰色关联度分析和改进推理链的电网故障诊断
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第11页 |
| ·国内外电网故障诊断方法研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| 第2章 相关原理简介 | 第16-22页 |
| ·贝叶斯网络理论 | 第16-18页 |
| ·贝叶斯网络基础理论 | 第16页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第16-18页 |
| ·基于因果关系的推理链模型 | 第18-19页 |
| ·推理链的基本原理 | 第18页 |
| ·简单的推理链模型 | 第18-19页 |
| ·希尔伯特-黄变换理论 | 第19-21页 |
| ·经验模态分解 | 第19-20页 |
| ·希尔伯特谱分析 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于灰色关联度分析电网故障诊断方法 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·灰色关联度的基本原理 | 第22-23页 |
| ·灰色关联度的定义 | 第22-23页 |
| ·灰色关联度的计算 | 第23页 |
| ·灰色关联度的构造 | 第23-28页 |
| ·原始电流序列的提取 | 第23-24页 |
| ·特征序列的提取 | 第24-25页 |
| ·灰色关联度 | 第25-28页 |
| ·动态分辨系数ξ的计算方法 | 第28页 |
| ·故障度及基于灰色关联度分析的故障判据 | 第28-29页 |
| ·基于灰色关联度计算的电网故障诊断流程 | 第29-30页 |
| ·算例分析 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于推理链的贝叶斯网络电网故障诊断方法 | 第35-59页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·疑似故障元件的判断方法 | 第35-38页 |
| ·推理链中各节点事件的可信度评估 | 第38-49页 |
| ·推理链的构造法则 | 第38-43页 |
| ·误报、漏报报警信息的纠错 | 第43-44页 |
| ·保护和断路器动作状态可信度评估方法 | 第44页 |
| ·保护和断路器动作时刻可信度评估方法 | 第44-46页 |
| ·保护和断路器动作可信度的评估方法 | 第46页 |
| ·基于因果推理链的贝叶斯网络模型 | 第46-49页 |
| ·基于推理链和贝叶斯网络的电网故障诊断流程 | 第49-50页 |
| ·算例分析 | 第50-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于D-S证据融合的电网故障诊断 | 第59-64页 |
| ·D-S证据融合 | 第59-60页 |
| ·D-S证据融合基本理论 | 第59页 |
| ·改进的D-S证据融合算法 | 第59-60页 |
| ·基于D-S证据融合的电网故障诊断算例分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第70页 |
