| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 牵引变压器故障诊断的意义 | 第10页 |
| 1.2 牵引变压器故障类型及诊断方法 | 第10-12页 |
| 1.2.1 牵引变压器故障类型 | 第10-11页 |
| 1.2.2 牵引变压器故障诊断方法 | 第11-12页 |
| 1.3 基于振动信号特征分析法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 牵引变压器振动特性机理分析 | 第15-22页 |
| 2.1 牵引变压器概述 | 第15-16页 |
| 2.2 变压器振动信号的产生及传播 | 第16-17页 |
| 2.3 绕组振动机理分析 | 第17-20页 |
| 2.4 铁芯振动机理分析 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 变压器振动数据采集系统的设计 | 第22-39页 |
| 3.1 数据采集系统的需求分析与选择方案 | 第22-25页 |
| 3.1.1 加速度传感器的选择 | 第22-23页 |
| 3.1.2 A/D采样芯片的选择 | 第23页 |
| 3.1.3 数据传输方式的选择 | 第23-24页 |
| 3.1.4 微处理器选型 | 第24页 |
| 3.1.5 总体方案 | 第24-25页 |
| 3.2 采集系统硬件结构设计 | 第25-32页 |
| 3.2.1 STM32主控模块 | 第25页 |
| 3.2.2 电源模块 | 第25-26页 |
| 3.2.3 信号调理模块 | 第26-28页 |
| 3.2.4 A/D转换模块 | 第28-30页 |
| 3.2.5 外部扩展SRAM模块 | 第30-31页 |
| 3.2.6 OLED波形显示模块 | 第31页 |
| 3.2.7 RS485通信模块 | 第31-32页 |
| 3.3 PCB电路板的设计 | 第32-34页 |
| 3.3.1 稳定性 | 第32-33页 |
| 3.3.2 经济性 | 第33-34页 |
| 3.3.3 PCB电路图 | 第34页 |
| 3.4 数据采集系统的软件设计 | 第34-38页 |
| 3.4.1 下位机驱动程序编写 | 第35-37页 |
| 3.4.2 应用程序编写 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 牵引变压器故障诊断算法的研究 | 第39-54页 |
| 4.1 遗传优化的稀疏分解算法 | 第39-45页 |
| 4.1.1 稀疏分解算法理论 | 第39页 |
| 4.1.2 匹配追踪算法(MP)理论 | 第39-41页 |
| 4.1.3 基于遗传优化算法的MP算法 | 第41-43页 |
| 4.1.4 信号仿真去噪效果分析 | 第43-45页 |
| 4.2 EMD分解 | 第45-48页 |
| 4.2.1 EMD分解原理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 仿真信号分解效果分析 | 第47-48页 |
| 4.3 变分模态(VMD)分解 | 第48-51页 |
| 4.3.1 VMD分解原理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 仿真信号VMD分解 | 第50-51页 |
| 4.4 铁芯和绕组故障诊断算法研究 | 第51-53页 |
| 4.4.1 结合VMD与稀疏分解的变压器故障诊断算法 | 第51页 |
| 4.4.2 变压器故障诊断算法的仿真验证 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 振动测试试验及分析 | 第54-81页 |
| 5.1 试验数据的采集 | 第54-55页 |
| 5.2 绕组振动试验研究 | 第55-69页 |
| 5.2.1 绕组基频振动与负载电流的关系 | 第55-57页 |
| 5.2.2 绕组故障特征频率的提取 | 第57-67页 |
| 5.2.3 绕组故障诊断 | 第67-69页 |
| 5.3 铁芯振动试验研究 | 第69-80页 |
| 5.3.1 铁芯基频振动与加载电压的关系 | 第69-70页 |
| 5.3.2 铁芯故障特征频率的提取 | 第70-78页 |
| 5.3.3 铁芯故障特征向量的提取 | 第78-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 铁芯故障的智能诊断 | 第81-90页 |
| 6.1 BP神经网络 | 第81-83页 |
| 6.2 PNN神经网络 | 第83-84页 |
| 6.3 PNN网络的优点 | 第84-85页 |
| 6.4 铁芯故障智能诊断实例 | 第85-89页 |
| 6.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第七章 结论与展望 | 第90-92页 |
| 7.1 结论 | 第90-91页 |
| 7.2 展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第97页 |