| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 本项目的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 断路器故障分析 | 第16-30页 |
| 2.1 断路器工作原理 | 第16-18页 |
| 2.2 断路器主要部件 | 第18-21页 |
| 2.2.1 操动机构工作特性分析 | 第18-20页 |
| 2.2.2 储能机构工作特性分析 | 第20-21页 |
| 2.3 断路器主要故障 | 第21-30页 |
| 2.3.1 断路器常见故障 | 第23-24页 |
| 2.3.2 分合闸线圈故障 | 第24-27页 |
| 2.3.3 储能电机故障 | 第27-29页 |
| 2.3.4 断路器故障与信号关系 | 第29-30页 |
| 第3章 断路器故障诊断基本方法 | 第30-45页 |
| 3.1 故障诊断方法的基本流程 | 第30-31页 |
| 3.2 数据预处理算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 小波降噪方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 数字滤波器 | 第32页 |
| 3.2.3 基于小波去噪和中值滤波的数据预处理方法 | 第32-33页 |
| 3.3 信号特征集提取算法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 电流信号 | 第33-36页 |
| 3.3.2 电压信号 | 第36页 |
| 3.3.3 温度信号 | 第36-37页 |
| 3.4 故障诊断方法 | 第37-45页 |
| 3.4.1 分类算法基本原理 | 第37-39页 |
| 3.4.2 机械故障诊断 | 第39-45页 |
| 第4章 基于贝叶斯理论的操动机构故障诊断算法 | 第45-50页 |
| 4.1 贝叶斯决策理论 | 第45-46页 |
| 4.2 基于贝叶斯后验概率的特征提取方法 | 第46-47页 |
| 4.3 操动机构故障诊断算法 | 第47-48页 |
| 4.4 故障诊断算法实验验证 | 第48-50页 |
| 第5章 高压断路器故障诊断软件设计 | 第50-64页 |
| 5.1 硬件系统架构 | 第51-52页 |
| 5.2 软件系统总体架构 | 第52-53页 |
| 5.3 软件系统总体流程 | 第53-55页 |
| 5.4 主要模块设计 | 第55-64页 |
| 5.4.1 数据监测模块 | 第55-57页 |
| 5.4.2 数据预处理模块 | 第57-59页 |
| 5.4.3 故障诊断模块 | 第59-62页 |
| 5.4.4 断路器历史状态查询模块 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历 | 第69页 |