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GIS局部放电检测与故障诊断

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GIS局部放电检测与故障诊断
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 绪论第12-18页
  · GIS设备的应用情况第12-13页
  · GIS设备故障的情况第13页
  · GIS局部放电在线检测方法第13-15页
  · 局部放电检测技术发展情况第15-17页
  · 本文的主要工作第17-18页
2 检测系统概要第18-28页
  · 概述第18-19页
  · 检测信号特征分析第19-20页
  · 试验回路和测量系统的组成第20-23页
  · 滤波电路第23-24页
  · 数据采集系统第24页
  · 基于虚拟仪器的数字式测试仪设计第24-25页
  · 本章小结第25-28页
3 测试工频信号频率的实时计算及异常信号的相位计算第28-40页
  · 离散傅里叶变换第28-32页
    · 有限长序列的离散傅里叶变换第28-29页
    · 快速傅里叶变换第29-32页
  · FFT运算产生的问题及解决方法第32-35页
    · 栅栏效应第32页
    · 频谱泄漏第32-33页
    · 汉宁窗函数的使用第33-35页
  · 利用FFT算法计算工频信号的主频第35-39页
  · 本章结论第39-40页
4 信号的快速分类处理第40-50页
  · 傅里叶变换第40-43页
    · 傅里叶变换的不足第41-42页
    · 傅里叶变换对于局部放电研究的局限性第42-43页
  · 信号的时宽与频宽的引入第43-45页
  · 改进型信号时宽频宽算法在局部放电检测中的应用第45-48页
  · 本章结论第48-50页
5 模糊C-均值聚类分析第50-62页
  · 模糊数学及隶属度的基本概念第50-52页
  · 模糊关系与模糊矩阵的概念第52-53页
  · 模糊聚类第53-56页
  · 使用FCM聚类方法对异常信号时频特征进行分类第56-60页
  · 本章结论第60-62页
6 局部放电图谱的特征因子及实现第62-68页
  · 局部放电特征图谱第62-64页
  · 局部放电的特征因子第64-66页
  · 局部放电的特征因子的实现方法第66-67页
  · 结论第67-68页
7 基于支持向量机的识别分析第68-80页
  · 人工神经网络第68-70页
    · 人工神经网络模型第68-69页
    · 人工神经网络模型第69页
    · 人工神经网络的信息处理能力第69-70页
  · 支持向量机第70-77页
    · 函数集的VC维及结构风险最小化第70-71页
    · 最优超平面第71-74页
    · 支持向量机简介第74-77页
    · 基于二叉树的多类SVM分类方法第77页
  · 利用支持向量机完成局部放电识别第77-79页
  · 本章结论第79-80页
8 小波分析第80-92页
  · 小波分析简介第80-84页
    · 小波变换第80-82页
    · 小波变换的特点第82-84页
  · Morlet小波第84-85页
  · 连续小波的计算第85-86页
  · 信号尺度图第86页
  · 利用Morlet小波分析法分析局部放电信号第86-91页
  · 本章小结第91-92页
9 模糊模式识别第92-98页
  · 模糊识别基本理论第92-94页
    · 模糊集合贴近度第92-93页
    · 模糊识别的择近原则第93页
    · 模糊识别的最大隶属度原则第93页
    · 隶属度函数的构造第93-94页
  · 单脉冲信号的模糊模式识别第94-97页
    · 局部放电识别隶属度函数的构造第94-96页
    · 运用最小贴近度和择近原则识别局部放电信号第96-97页
  · 本章结论第97-98页
10 结论与展望第98-104页
  · 操作界面及试验仿真第98-100页
  · 结论第100-102页
  · 展望第102-104页
参考文献第104-108页
作者简历第108-112页
学位论文数据集第112页

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