機電自動化畢業(yè)論文提綱模板

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　　摘要 5-6

　　Abstract 6

　　第1章 緒論 9-13

　　1.1 課題的研究背景及意義 9

　　1.2 國內外研究現狀 9-11

　　1.3 本文解決的問題及方法 11-12

　　1.4 本文的主要工作 12-13

　　第2章 配電線路行波測距與信號處理 13-32

　　2.1 行波傳播特點 13-14

　　2.2 行波在線路分支處的傳播特性分析 14-15

　　2.3 行波測距方法與特點 15-19

　　2.4 利用小波包變換提取行波中的故障信號 19-26

　　2.4.1 波形的`提取 20-21

　　2.4.2 小波包變換與濾波 21-26

　　2.5 行波測距的信號采集 26-30

　　2.5.1 信號源的選取與配變模型 27-30

　　2.5.2 高速數據采集系統(tǒng) 30

　　2.6 本章小結 30-32

　　第3章 基于 PNN 神經網絡的模式識別 32-38

　　3.1 模式識別理論 32

　　3.2 人工神經網絡 32-33

　　3.3 PNN 神經網絡 33-37

　　3.3.1 基于 PNN 神經網絡的模式識別 35-36

　　3.3.2 基于 PNN 神經網絡的模式識別 36-37

　　3.4 本章小結 37-38

　　第4章 C 型行波-PNN 神經網絡綜合故障定位方法 38-42

　　4.1 暫態(tài)行波信號中的故障時間信息 38-39

　　4.2 確定故障距離 39

　　4.3 故障區(qū)段的方法研究 39-40

　　4.4 行波—PNN 神經網絡綜合定位方法 40-41

　　4.5 本章小結 41-42

　　第5章 仿真實驗 42-54

　　5.1 C 型行波—PNN 神經網絡綜合定位方法的仿真試驗 1 42-47

　　5.1.1 確定故障距離 44-45

　　5.1.2 確定故障分支 45-47

　　5.2 行波—PNN 神經網絡綜合定位方法的仿真算例 2 47-53

　　5.2.1 確定故障距離 49-50

　　5.2.2 確定故障分支 50-53

　　5.3 本章小結 53-54

　　第6章 結論與展望 54-55

　　參考文獻 55-58

　　攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果 58-59

　　致謝 59

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