| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 故障监测的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 故障诊断算法的研究 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 | 第12-13页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第13-19页 |
| 2.1 软件实现模式 | 第13页 |
| 2.1.1 开发模式 | 第13页 |
| 2.1.2 开发环境 | 第13页 |
| 2.2 关键技术分析 | 第13-17页 |
| 2.2.1 SSH架构 | 第13-16页 |
| 2.2.2 前端技术 | 第16页 |
| 2.2.3 MVC架构 | 第16-17页 |
| 2.3 MATLAB Builder JA技术 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 电力设备故障监测和预警技术的研究 | 第19-30页 |
| 3.1 故障诊断中用到的人工智能技术 | 第19-22页 |
| 3.1.1 几种人工智能技术的比较 | 第19-20页 |
| 3.1.2 BP神经网络算法 | 第20-22页 |
| 3.2 发电机故障诊断模块 | 第22-29页 |
| 3.2.1 发电机的结构和主要故障 | 第23页 |
| 3.2.2 故障诊断参数信息 | 第23-24页 |
| 3.2.3 故障诊断方法 | 第24-25页 |
| 3.2.4 BP神经网络在发电机故障诊断中的具体应用 | 第25-28页 |
| 3.2.5 BP神经网络在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 电力设备故障监测和预警系统的设计 | 第30-38页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第30-31页 |
| 4.1.1 系统逻辑架构 | 第30-31页 |
| 4.1.2 系统功能架构 | 第31页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第31-34页 |
| 4.2.1 系统管理模块设计 | 第31-32页 |
| 4.2.2 设备信息管理模块设计 | 第32-33页 |
| 4.2.3 设备故障监测和预警模块设计 | 第33-34页 |
| 4.3 数据库设计 | 第34-38页 |
| 4.3.1 数据库表关系图 | 第34-35页 |
| 4.3.2 表结构说明 | 第35-38页 |
| 第5章 电力设备故障监测和预警系统的实现 | 第38-41页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第38页 |
| 5.2 数据管理界面 | 第38-39页 |
| 5.3 设备故障监测模块界面 | 第39-40页 |
| 5.4 故障诊断模块界面 | 第40页 |
| 5.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 结论与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |