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神经网络和粒子群算法在高压电力计量系统故障诊断中的应用研究

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神经网络和粒子群算法在高压电力计量系统故障诊断中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-13页
  · 本文研究背景、意义和现状第9-10页
  · 人工神经网络故障诊断方法第10-11页
  · 粒子群优化神经网络的应用与发展第11页
  · 论文的主要内容和结构第11-13页
2 高压电力计量系统与其故障建模分析第13-23页
  · 高压电力计量系统第13-15页
  · 电压互感器和电流互感器第15-16页
    · 高压电压互感器(Potential Transformer)第15页
    · 高压电流互感器(Current Transformer)第15-16页
  · 电力计量系统故障建模分析第16-21页
    · 电压互感器故障分析第16页
    · 电流互感器故障分析第16-21页
  · 本章小结第21-23页
3 高压计量系统故障检测电路设计和故障信息提取第23-35页
  · 故障检测电路设计第23-25页
  · A/D转换电路设计第25-27页
    · 微控制器(MCU)的选择第25-26页
    · A/D转换器的选择第26-27页
  · 电路模拟环境测试平台第27-28页
  · 基于数字滤波的故障信息提取第28-33页
    · 数字滤波的基本介绍第28-30页
    · FIR数字滤波器设计第30-31页
    · 故障信息的提取与分析第31-33页
  · 本章小结第33-35页
4 基于神经网络的故障诊断分析第35-49页
  · 神经网络概述第35-37页
    · 人工神经元模型第35-36页
    · 神经元激励函数第36-37页
  · 神经网络结构和学习第37-39页
    · 神经网络结构和特点第37页
    · 神经网络的学习第37-39页
  · BP神经网络模型第39-43页
    · BP神经网络的结构第39-40页
    · BP神经网络的学习算法和改进第40-43页
  · 基于BP神经网络的故障诊断系统分析第43-47页
    · 系统故障分析和判据说明第43-44页
    · 故障样本处理第44-45页
    · 网络训练和诊断测试第45-47页
  · 本章小结第47-49页
5 粒子群优化神经网络在计量系统故障诊断中的应用设计第49-57页
  · 粒子群优化算法第49-52页
    · 粒子群算法的基本原理第49-50页
    · 粒子群算法的数学描述第50页
    · 基本PSO的基本流程步骤第50-52页
  · 基本PSO的不足和改进第52-53页
  · 基于粒子群优化神经网络的故障诊断系统设计第53-56页
    · 粒子群优化BP神经网络学习算法第53-54页
    · 粒子群优化BP神经网络的故障诊断系统设计第54-56页
  · 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
  · 全文总结第57页
  · 工作展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第65-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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