摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外故障电弧保护装置发展现状 | 第10-13页 |
1.2.1 国外故障电弧保护装置的发展现状 | 第11-12页 |
1.2.2 国内故障电弧保护装置的发展现状 | 第12-13页 |
1.3 课题主要工作 | 第13-15页 |
2 仿真模型的建立 | 第15-33页 |
2.1 故障电弧模型的建立 | 第15-20页 |
2.1.1 故障电弧的数学模型 | 第16-17页 |
2.1.2 Mayr电弧模型 | 第17页 |
2.1.3 Cassie电弧模型 | 第17-18页 |
2.1.4 电弧模型的改进 | 第18-19页 |
2.1.5 电弧模型参数的求解 | 第19-20页 |
2.2 负载模型的建立 | 第20-22页 |
2.3 不同负载特性下的故障电弧仿真 | 第22-28页 |
2.3.1 阻性负载下的故障电流与电压波形 | 第23-27页 |
2.3.2 感性负载下的故障电流与电压波形 | 第27-28页 |
2.4 负载特性对故障电弧电气参量的影响分析 | 第28-31页 |
2.4.1 负载特性对故障电弧电流与电压的影响 | 第29-30页 |
2.4.2 故障电弧的能量分析 | 第30-31页 |
2.5 本章小结 | 第31-33页 |
3 故障电弧的特征参量提取与分析 | 第33-49页 |
3.1 故障电弧的时域分析 | 第33-36页 |
3.1.1 时域特征参量的提取 | 第33-34页 |
3.1.2 负载特性对时域特征参量的影响分析 | 第34-36页 |
3.2 故障电弧的频域分析 | 第36-42页 |
3.2.1 基于快速傅里叶变换的故障电弧电流的频谱分析 | 第37-40页 |
3.2.2 负载特性对频域特征参量的影响分析 | 第40-42页 |
3.3 数据对比分析 | 第42-43页 |
3.4 基于BP神经网络的串联故障电弧检测 | 第43-48页 |
3.4.1 BP神经网络构建 | 第43-45页 |
3.4.2 基于神经网络的故障电弧诊断 | 第45-47页 |
3.4.3 BP神经网络的仿真分析 | 第47-48页 |
3.5 本章小结 | 第48-49页 |
4 综合保护器的软硬件设计 | 第49-63页 |
4.1 综合保护器的硬件设计 | 第49-57页 |
4.1.1 概述 | 第49-50页 |
4.1.2 电流信号采集调理电路设计 | 第50-54页 |
4.1.3 保护器最小系统的设计 | 第54-56页 |
4.1.4 供电电源模块的选取 | 第56-57页 |
4.1.5 脱扣驱动电路设计 | 第57页 |
4.2 综合保护器的软件设计 | 第57-61页 |
4.2.1 综合保护器的主程序设计 | 第57-58页 |
4.2.2 故障电弧检测子程序设计 | 第58-59页 |
4.2.3 神经网络识别子程序设计 | 第59-60页 |
4.2.4 漏电流检测子程序设计 | 第60-61页 |
4.3 本章小结 | 第61-63页 |
5 总结与展望 | 第63-65页 |
5.1 总结 | 第63-64页 |
5.2 展望 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
致谢 | 第71页 |