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
本篇论文共
112
页,
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