摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
·选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
·电容型设备绝缘监测与故障诊断技术的研究现状 | 第12-19页 |
·电容型设备绝缘在线测量方法 | 第13-15页 |
·介质损耗因数计算方法 | 第15页 |
·环境因素对tanδ的影响 | 第15-17页 |
·tanδ监测值的数据处理方法 | 第17-18页 |
·电容型设备绝缘状况诊断方法 | 第18-19页 |
·存在的问题 | 第19页 |
·本文的主要工作 | 第19-21页 |
第二章 人工气候室及电容型设备tanδ测量平台的研制 | 第21-43页 |
·前言 | 第21页 |
·全绝缘型人工气候室设计 | 第21-32页 |
·人工气候室的结构设计 | 第21-23页 |
·人工气候室内电场分布的计算分析 | 第23-30页 |
·人工气候室的技术参数 | 第30页 |
·人工气候室的外围设备选择 | 第30-32页 |
·基于虚拟仪器的高压电容型设备绝缘特性自动测试系统 | 第32-42页 |
·传感器的选择 | 第32-35页 |
·基于虚拟仪器的介损测量软件设计 | 第35-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第三章 环境因素对电容型设备介质损耗因数影响的研究 | 第43-54页 |
·前言 | 第43页 |
·试验装置和试验方法 | 第43-44页 |
·试验装置 | 第43-44页 |
·试验方法 | 第44页 |
·试验结果分析 | 第44-49页 |
·温度对套管介损监测值的影响 | 第44-46页 |
·不同污秽等级下环境湿度对套管介损监测值的影响 | 第46-48页 |
·海拔高度对套管介损监测值的影响 | 第48-49页 |
·环境因素对tanδ影响的灰关联分析 | 第49-52页 |
·灰关联分析理论 | 第49-51页 |
·环境因素与tanδ的灰关联度分析 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-54页 |
第四章 基于优化支持向量机的电容型设备tanδ修正方法研究 | 第54-64页 |
·前言 | 第54页 |
·最小二乘支持向量机函数估计算法 | 第54-56页 |
·基于 LS-SVM 和遗传算法的电容型设备tanδ修正研究 | 第56-62页 |
·LS-SVM 修正模型的建立 | 第56-57页 |
·利用遗传算法优化 LS-SVM 模型 | 第57-60页 |
·介质损耗因数监测值的实例修正分析 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
第五章 电容型设备故障诊断方法的研究 | 第64-83页 |
·前言 | 第64页 |
·基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断方法 | 第64-71页 |
·贝叶斯网络及其构造 | 第64-66页 |
·基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断模型 | 第66-67页 |
·基于贝叶斯网络的故障诊断算法 | 第67-68页 |
·故障诊断实例 | 第68-71页 |
·基于环境因素与tanδ灰关联分析的电容型设备故障诊断方法 | 第71-72页 |
·诊断思想 | 第71-72页 |
·算例验证 | 第72页 |
·基于物元模型的电容型设备可拓诊断方法 | 第72-81页 |
·物元理论 | 第72-73页 |
·诊断思想 | 第73-74页 |
·可拓集合理论 | 第74-75页 |
·基于灰关联度的电容型设备故障类型的标准物元模型 | 第75-78页 |
·基于物元模型的电容型设备故障诊断方法 | 第78-80页 |
·实例验证 | 第80-81页 |
·本章小结 | 第81-83页 |
第六章 电容型设备绝缘在线监测与故障诊断系统的研究 | 第83-101页 |
·前言 | 第83页 |
·系统结构 | 第83-85页 |
·多下位机同步采样控制方法 | 第85-86页 |
·系统硬件设计 | 第86-93页 |
·信号采集单元保护回路的设计 | 第87-89页 |
·智能处理单元设计 | 第89-93页 |
·系统软件设计 | 第93-99页 |
·基于图模一体化的图形系统 | 第94-96页 |
·考虑环境影响的运行监测与诊断系统 | 第96-97页 |
·信息查询系统 | 第97-99页 |
·现场应用情况 | 第99页 |
·本章小结 | 第99-101页 |
第七章 结论 | 第101-103页 |
·本文取得的主要研究成果和结论 | 第101-102页 |
·需要进一步研究的问题 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-111页 |
致谢 | 第111-112页 |
个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表 | 第112-114页 |