| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·自适应单相重合闸研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·目前存在的问题 | 第14页 |
| ·本文的研究内容及主要工作 | 第14-17页 |
| 第二章 单相短路接地故障机理研究及仿真模型搭建 | 第17-35页 |
| ·单相短路接地故障的机理分析 | 第17-18页 |
| ·故障电弧特性分析及其数学模型的建立 | 第18-26页 |
| ·一次电弧动态特性分析 | 第18-19页 |
| ·二次电弧动态特性分析 | 第19-21页 |
| ·潜供电弧及其影响因素分析 | 第21-24页 |
| ·恢复电压分析 | 第24-26页 |
| ·故障电弧的ATP-EMTP仿真模型搭建 | 第26-30页 |
| ·TACS控制模块 | 第26-27页 |
| ·MODELS控制模块 | 第27页 |
| ·一次电弧的ATP-EMTP仿真模型搭建 | 第27-28页 |
| ·二次电弧的ATP-EMTP仿真模型搭建 | 第28-30页 |
| ·单相短路接地故障仿真结果分析 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于小波包时频分析的故障特征量提取的机理研究 | 第35-51页 |
| ·高频暂态分量的产生原因及特点 | 第35-36页 |
| ·小波分析机理研究 | 第36-45页 |
| ·连续小波变换 | 第36-38页 |
| ·离散小波变换 | 第38-39页 |
| ·多尺度分析(MRA)算法 | 第39-41页 |
| ·小波包分解算法 | 第41-43页 |
| ·Daubechie小波基函数的选取 | 第43-45页 |
| ·单相短路接地故障信号特征量提取仿真分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于人工神经网络的故障诊断模型机理研究 | 第51-73页 |
| ·BP神经网络 | 第51-55页 |
| ·标准BP学习算法 | 第51-52页 |
| ·利用LM训练算法优化BP神经网络的机理 | 第52-55页 |
| ·模糊数学原理 | 第55-62页 |
| ·模糊集合 | 第55-56页 |
| ·模糊集合的隶属度函数 | 第56页 |
| ·模糊关系 | 第56-57页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第57-62页 |
| ·补偿型模糊神经网络 | 第62-71页 |
| ·模糊神经元 | 第62-64页 |
| ·补偿型模糊逻辑系统的推理算法过程 | 第64-66页 |
| ·补偿型模糊神经网络结构 | 第66-67页 |
| ·补偿型模糊神经网络模型的学习算法 | 第67-69页 |
| ·补偿模糊神经网络模型的构造 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 故障诊断模型建立及单相短路接地结果分析 | 第73-89页 |
| ·基于Levenberg-Marquard算法BP神经网络模型结果分析 | 第73-80页 |
| ·LM-BP神经网络中隐含层节点个数选取 | 第73-75页 |
| ·LM-BP的训练样本结果分析 | 第75-80页 |
| ·基于补偿因子改进的模糊神经网络(CDFNN)模型结果分析 | 第80-87页 |
| ·故障输出量模糊化处理 | 第80-81页 |
| ·隶属函数中心和宽度的初始化 | 第81-82页 |
| ·网络模型学习速率的确定 | 第82-84页 |
| ·CFDNN的训练样本结果分析 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| ·总结 | 第89-90页 |
| ·展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第98页 |
