基于H-BP神经网络的矿用移动变电站设备故障诊断的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题背景 | 第13页 |
| ·煤矿井下电气设备类型 | 第13-14页 |
| ·国内外关于故障诊断理论的发展 | 第14-15页 |
| ·矿井下移动变电站在国内外的发展 | 第15-16页 |
| ·电气设备故障诊断技术 | 第16-18页 |
| ·课题研究意义以及本文主要内容 | 第18-21页 |
| ·课题研究意义 | 第18-19页 |
| ·文章主要内容 | 第19-21页 |
| 2 移动变电站 | 第21-37页 |
| ·故障诊断 | 第21-22页 |
| ·故障诊断与模式识别 | 第21-22页 |
| ·移动变电站的结构分析 | 第22-23页 |
| ·分析高压侧的开关箱常见故障 | 第23-25页 |
| ·高压侧断路器的种类 | 第24-25页 |
| ·真空断路器故障分析 | 第25页 |
| ·变压器典型故障分析 | 第25-29页 |
| ·变压器的典型故障 | 第26-28页 |
| ·变压器故障的演变过程 | 第28-29页 |
| ·低压侧典型故障分析 | 第29-37页 |
| ·漏电故障 | 第29-33页 |
| ·过载故障 | 第33页 |
| ·短路故障 | 第33-37页 |
| 3 神经网络 | 第37-53页 |
| ·故障诊断技术中的神经网络 | 第37-38页 |
| ·Hopfield网络 | 第38-45页 |
| ·Hopfield神经网络模型 | 第39-40页 |
| ·Hopfield神经网络的运行规则 | 第40-43页 |
| ·Hopfield联想记忆网络 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络 | 第45-51页 |
| ·BP神经网络模型 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络算法及学习过程 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络的局限性 | 第49-51页 |
| ·H-BP神经网络 | 第51-53页 |
| ·H-BP神经网络的工作原理 | 第51-53页 |
| 4 基于神经网络的故障诊断的实现 | 第53-67页 |
| ·实践故障诊断技术 | 第53-55页 |
| ·故障诊断的过程 | 第53页 |
| ·基于神经网络的故障诊断方法的优点 | 第53-54页 |
| ·神经网络故障诊断的实现 | 第54-55页 |
| ·移动变电站故障诊断的实现 | 第55-59页 |
| ·故障诊断的特征值提取方式 | 第56页 |
| ·选择测量的参数 | 第56-58页 |
| ·故障特征样本 | 第58-59页 |
| ·H-BP神经网络故障诊断的实现 | 第59-61页 |
| ·H-BP神经网络的参数设置 | 第59-61页 |
| ·H-BP神经网络故障诊断的步骤 | 第61页 |
| ·故障诊断实例 | 第61-63页 |
| ·网络的权值矩阵以及阈值矩阵 | 第61-63页 |
| ·实例分析 | 第63页 |
| ·变压器的故障诊断 | 第63-67页 |
| ·分析方法 | 第63-64页 |
| ·故障类别 | 第64页 |
| ·仿真实验验证可行性 | 第64-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第67页 |
| ·进一步的工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录A BP神经网络的代码 | 第73-75页 |
| 附录B newhop文件主要代码 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第79页 |
