智能断路器运行状态评估模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 高压断路器的在线监测 | 第13-25页 |
| 2.1 高压断路器概述 | 第13-14页 |
| 2.2 高压断路器的故障特征 | 第14-15页 |
| 2.2.1 断路器的机械故障 | 第14-15页 |
| 2.2.2 断路器的绝缘故障 | 第15页 |
| 2.3 高压断路器在线监测 | 第15-19页 |
| 2.3.1 机械特性在线监测 | 第15-18页 |
| 2.3.2 绝缘特性在线监测 | 第18-19页 |
| 2.4 智能变电站高压断路器在线监测系统 | 第19-23页 |
| 2.4.1 智能变电站 | 第19-21页 |
| 2.4.2 智能化高压断路器监测系统 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 智能断路器运行状态评估模型的相关原理 | 第25-43页 |
| 3.1 模糊神经网络 | 第25-35页 |
| 3.1.1 模糊逻辑理论基础 | 第25-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络基础 | 第29-33页 |
| 3.1.3 模糊逻辑系统与神经网络的结合 | 第33-35页 |
| 3.2 遗传算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本思想 | 第36-39页 |
| 3.2.2 遗传算法的简单改进 | 第39-40页 |
| 3.3 遗传算法与模糊神经网络的结合 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 智能断路器运行状态评估模型的构建与验证 | 第43-59页 |
| 4.1 高压断路器的监测特征量 | 第43页 |
| 4.2 构建高压断路器运行状态评估模型 | 第43-48页 |
| 4.2.1 遗传算法的相关设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 模糊神经网络的相关设计 | 第46-48页 |
| 4.3 模型验证 | 第48-58页 |
| 4.3.1 试验平台 | 第48-50页 |
| 4.3.2 试验平台模拟实验 | 第50-53页 |
| 4.3.3 模型的训练与验证 | 第53-56页 |
| 4.3.4 针对断路器绝缘特性的验证 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 系统运行 | 第59-63页 |
| 6 总结 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
