摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
1 绪论 | 第11-23页 |
·研究背景 | 第11-12页 |
·电缆绝缘老化原因及故障分类 | 第12-13页 |
·电缆绝缘老化与水树枝现象 | 第12页 |
·电缆故障原因和分类 | 第12-13页 |
·电缆故障诊断方法国内外现状 | 第13-18页 |
·电缆绝缘监测方法国内外现状 | 第13-15页 |
·电缆故障定位与识别方法国内外现状 | 第15-18页 |
·智能电缆故障诊断 | 第18-20页 |
·小波分析用于电缆故障诊断 | 第18-19页 |
·神经网络用于电缆故障诊断 | 第19-20页 |
·智能电缆故障诊断 | 第20页 |
·存在的问题、发展方向及关键技术 | 第20-21页 |
·本文研究的意义与主要内容 | 第21-23页 |
·本文研究的意义 | 第21页 |
·本文的主要内容 | 第21-23页 |
2 基于小波理论的中心距离定理研究 | 第23-51页 |
·问题的提出 | 第23页 |
·电缆故障行波信号在小波变换下的多尺度性 | 第23-29页 |
·电缆故障行波信号在小波变换下的时频特性 | 第29-32页 |
·层次时间、层次波速及中心距离的定义 | 第32-37页 |
·层次时间 | 第33-36页 |
·层次波速 | 第36-37页 |
·中心距离 | 第37页 |
·中心距离定理研究 | 第37-42页 |
·中心距离定理仿真算例 | 第42-50页 |
·小结 | 第50-51页 |
3 基于中心距离定理的电缆行波故障定位方法研究 | 第51-77页 |
·基于中心距离定理的脉冲电流差故障定位方法的研究 | 第51-58页 |
·脉冲电流差故障定位方法的描述 | 第51-52页 |
·脉冲电流差故障定位信号的选取 | 第52-56页 |
·基于中心距离定理的脉冲电流差故障定位方法的研究 | 第56-58页 |
·基于中心距离定理的脉冲电流差故障定位仿真 | 第58-62页 |
·基于中心距离定理的零序分量差电缆故障定位方法的研究 | 第62-68页 |
·零序分量差故障定位方法的描述 | 第62-63页 |
·电缆线路中的零序分量差与故障信号的选取 | 第63-66页 |
·基于中心距离定理的零序分量差故障定位方法研究 | 第66-68页 |
·基于中心距离定理的零序分量差故障定位仿真 | 第68-75页 |
·小结 | 第75-77页 |
4 基于小波神经网络的电缆行波故障识别方法研究 | 第77-110页 |
·电缆故障行波信号的小波包分解 | 第77-80页 |
·神经网络与电缆故障识别 | 第80-86页 |
·基于多重小波神经网络的电缆故障识别方法研究 | 第86-92页 |
·电缆故障特征提取 | 第86-88页 |
·小波神经网络结构设计 | 第88-89页 |
·基于多重小波神经网络的电缆故障识别方法研究 | 第89-92页 |
·多重小波神经网络电缆故障识别仿真 | 第92-109页 |
·短路故障与断路故障的识别 | 第92-96页 |
·单相接地、两相短路和三相短路故障识别 | 第96-100页 |
·单相接地故障、两相短路故障的电阻范围的识别 | 第100-109页 |
·小结 | 第109-110页 |
5 不受故障电阻影响的两端定位方法研究及故障识别 | 第110-134页 |
·阻抗法故障定位的基本原理 | 第110-113页 |
·不受故障电阻影响的两端定位方法研究 | 第113-125页 |
·不受故障电阻影响的两端故障定位方法的描述 | 第113页 |
·不受故障电阻影响的两端故障定位方法的推导 | 第113-121页 |
·系统实现及实验数据分析 | 第121-125页 |
·基于神经网络的电缆故障定位系统模型研究 | 第125-130页 |
·基于神经网络的电缆故障识别方法研究 | 第130-133页 |
·小结 | 第133-134页 |
6 基于小波变换的反误差加权数据融合方法研究 | 第134-145页 |
·数据融合与电缆故障诊断 | 第134-136页 |
·基于小波变换的反误差加权数据融合方法研究 | 第136-139页 |
·电缆故障诊断系统的反误差加权数据融合 | 第139-144页 |
·小结 | 第144-145页 |
7 结论 | 第145-147页 |
·结论 | 第145-146页 |
·展望 | 第146-147页 |
致谢 | 第147-148页 |
参考文献 | 第148-155页 |
攻读博士学位期间的研究成果 | 第155-156页 |