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基于小波神经网络的电子式互感器故障诊断
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基于小波神经网络的电子式互感器故障诊断
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-8 页
1 绪论第8-16 页
　　· 引言第8 页
　　· 电子式互感器的发展背景第8-9 页
　　· 电子式互感器简介第9-11 页
　　· 电子式互感器的优越性第11-13 页
　　· 电子式互感器故障诊断的研究现状第13-15 页
　　· 本文工作第15-16 页
2 小波神经网络理论第16-29 页
　　· 人工神经网络理论第16-25 页
　　　　· 人工神经元模型第16-17 页
　　　　· 神经网络的结构第17-19 页
　　　　· BP 神经网络的学习第19-22 页
　　　　· BP 网络的特点及局限性第22-23 页
　　　　· BP 网络的改进第23-25 页
　　· 小波理论及多分辨率分析第25-26 页
　　· 小波和神经网络的结合第26-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
3 电子式互感器故障特征分析第29-40 页
　　· 电子式互感器的故障隐患第29-34 页
　　　　· 高压侧传感模块第29-32 页
　　　　· 高压侧信号处理模块第32 页
　　　　· 高压侧电源模块第32-34 页
　　　　· 低压侧信号处理模块第34 页
　　· 电子式电流互感器故障分类及特点第34-38 页
　　· 小波神经网络在电子式互感器故障诊断的适用性第38-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
4 小波神经网络在电子式互感器故障诊断中的应用第40-51 页
　　· 诊断系统的构建第40-42 页
　　· 原始数据的小波分析第42 页
　　· BP 神经网络的结构设计第42-44 页
　　· 仿真实验第44-50 页
　　　　· 训练样本集的形成第44 页
　　　　· 网络结构的确定第44-45 页
　　　　· 漂移偏差故障诊断的仿真分析第45-47 页
　　　　· 固定偏差故障诊断的仿真分析第47-48 页
　　　　· 变比偏差故障诊断的仿真分析第48-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
5 基于电子式互感器冗余信息的联合故障诊断第51-60 页
　　· 电网不同运行状况下电气量变化特点第51-54 页
　　　　· 电网故障第51-52 页
　　　　· 自动重合闸第52-53 页
　　　　· 电力系统振荡第53-54 页
　　　　· 电磁干扰第54 页
　　· 联合诊断模型的建立第54-56 页
　　· 仿真分析第56-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
6 结论第60-62 页
　　· 主要结论第60 页
　　· 研究展望第60-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-67 页
附录第67 页
　　A. 攻读硕士学位期间发表的论文第67 页
　　B. 攻读硕士学位期间参加的科研项目第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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