同步发电机励磁装置分级递阶故障诊断研究



同步发电机励磁装置分级递阶故障诊断研究

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同步发电机励磁装置分级递阶故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 课题的研究背景及意义	第9页
1.2 励磁装置故障诊断的国内外研究现状	第9-13页
第二章同步发电机励磁系统基本原理	第13-21页
2.1 励磁控制系统的作用	第13-16页
2.1.1 维持发电机的机端电压	第13-14页
2.1.2 合理分配并列运行的发电机间的无功功率	第14-15页
2.1.3 提高电力系统的稳定性	第15-16页
2.2 励磁系统的硬件组成及原理	第16-19页
2.2.1 励磁调节器	第16-17页
2.2.2 励磁功率单元	第17-18页
2.2.3 灭磁系统	第18-19页
2.3 小结	第19-21页
第三章励磁装置分级递阶故障诊断整体架构设计	第21-31页
3.1 水电厂统一信息平台	第21-23页
3.1.1 信息采集	第21-22页
3.1.2 信息传输	第22-23页
3.2 系统结构框架	第23页
3.3 励磁系统现地级在线监测与故障诊断	第23-30页
3.3.1 故障分类	第24-27页
3.3.2 诊断分析方法	第27-30页
3.4 小结	第30-31页
第四章同步发电机失磁故障仿真	第31-41页
4.1 励磁系统的数学模型	第31-32页
4.2 基于Matlab的同步发电机失磁仿真	第32-36页
4.2.1 Matlab简介	第32-33页
4.2.2 同步发电机失磁故障类型	第33页
4.2.3 失磁故障数学模型	第33-34页
4.2.4 基于Simulink建立的仿真模型	第34-36页
4.3 失磁故障仿真分析	第36-39页
4.3.1 励磁绕组完全失磁的故障仿真	第37-38页
4.3.2 励磁绕组部分失磁的故障仿真	第38-39页
4.4 小结	第39-41页
第五章基于多源信息融合的励磁装置复杂故障诊断	第41-57页
5.1 神经网络算法	第42-44页
5.1.1 神经网络基本概念	第42-43页
5.1.2 神经网络结构	第43-44页
5.2 BP神经网络	第44-49页
5.2.1 BP神经网络结构	第44-45页
5.2.2 BP网络的特点	第45页
5.2.3 BP神经网络算法	第45-48页
5.2.4 设计BP神经网络的方法	第48-49页
5.3 基于神经网络的励磁系统复杂故障诊断模型	第49-53页
5.3.1 失磁故障诊断模型	第50-52页
5.3.2 神经网络的训练与构造	第52页
5.3.3 基于神经网络的失磁故障诊断	第52-53页
5.4 故障诊断系统实现	第53-56页
5.4.1 故障诊断系统开发环境介绍	第53-54页
5.4.2 故障诊断系统界面展示	第54-56页
5.5 小结	第56-57页
第六章结论	第57-59页
致谢	第59-61页
参考文献	第61-65页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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