| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容及创新点 | 第13-15页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4.2 本文主要创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 瓷质绝缘子红外热像检测基本原理 | 第15-25页 |
| 2.1 瓷质绝缘子发热模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 瓷质绝缘子劣化原因分析 | 第15页 |
| 2.1.2 瓷质绝缘子发热模型 | 第15-17页 |
| 2.2 红外热像检测绝缘子故障原理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 红外热像故障检测基本原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 红外热像设备 | 第18-21页 |
| 2.2.3 红外热像检测影响因素 | 第21-22页 |
| 2.3 现场应用中存在问题 | 第22-24页 |
| 2.3.1 原有检测方法简介 | 第22-23页 |
| 2.3.2 现场应用情况分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 瓷质绝缘子红外检测盲区研究 | 第25-46页 |
| 3.1 瓷质绝缘子盲区概述 | 第25-26页 |
| 3.2 瓷质绝缘子电压分布规律研究 | 第26-31页 |
| 3.2.1 绝缘子串电压分布计算 | 第26-28页 |
| 3.2.2 绝缘子串电压分布分析 | 第28-31页 |
| 3.3 瓷质绝缘子红外盲区研究与分析 | 第31-44页 |
| 3.3.1 绝缘子发热分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 绝缘子红外检测盲区计算方法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 红外检测盲区分析 | 第33-36页 |
| 3.3.4 220kV绝缘子串红外检测盲区分布规律 | 第36-44页 |
| 3.4 瓷质绝缘子红外检测盲区现场减小措施 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 红外检测盲区劣化绝缘子诊断策略研究 | 第46-67页 |
| 4.1 诊断策略的提出 | 第46-48页 |
| 4.2 盲区绝缘子电压分布及发热实验研究 | 第48-64页 |
| 4.2.1 实验装置及方案 | 第48-51页 |
| 4.2.2 劣化绝缘子电压分布变化规律研究 | 第51-54页 |
| 4.2.3 劣化绝缘子温升特征变化研究 | 第54-64页 |
| 4.3 基于盘面+钢帽特征的劣化绝缘子诊断策略 | 第64-66页 |
| 4.3.1 实测红外检测盲区分布 | 第64页 |
| 4.3.2 基于单一钢帽特征的检测方法存在问题 | 第64-65页 |
| 4.3.3 基于盘面+钢帽劣化特征的新型检测方法 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 诊断策略在实际检测中的应用 | 第67-73页 |
| 5.1 系统技术基础 | 第67-68页 |
| 5.1.1 图像处理技术 | 第67-68页 |
| 5.1.2 基于BP神经网络的智能识别技术 | 第68页 |
| 5.2 基于新型诊断策略的智能检测系统开发 | 第68-69页 |
| 5.2.1 系统开发目标 | 第68-69页 |
| 5.2.2 系统运行环境要求 | 第69页 |
| 5.3 系统运行界面展示 | 第69-71页 |
| 5.4 现场应用情况 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 总结 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录 A 攻读学位期间获奖及所发表的主要学术论文目录 | 第82-83页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 | 第83页 |