《发电机转子绕组匝间短路故障特性分析与识别》分析了大型汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的原因和形式，指出传统的匝间短路探测方法的不足之处，在此基础上重点研究了匝问短路故障机理、电磁及机械特性，提出了故障诊断新方法，并利用神经网络和小波变换等对试验数据进行了分析、验证。
    全书共分为6章，主要内容包括汽轮发电机转子基本结构和绕组短路故障的成因、基于新判据和神经网络的匝间短路故障诊断、转子绕组匝间短路故障时定子环流分析、基于气隙动测法的发电机转子绕组匝间短路故障诊断、基于重复脉冲法和神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断、转子绕组匝问短路故障时振动特性分析。
    《发电机转子绕组匝间短路故障特性分析与识别》可作为电力系统科学研究人员和工程技术人员的参考书，也可作为电气工程及其自动化专业的研究生及教师用书。

前言
绪论
0.1  汽轮发电机转子绕组匝间短路故障概述
0.2  国内外研究现状
0.3  转子绕组匝间短路故障诊断需要解决的问题
第1章  汽轮发电机转子基本结构和绕组短路故障的成因
1.1  转子的基本结构
1.2  转子绕组的结构
1.3  绕组匝间短路故障的常见形式和原因
1.4  检测方法

第2章  基于新判据和神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断
2.1  发电机转子绕组匝间短路故障电磁特性分析
2.2  转子绕组匝间短路故障诊断数学模型
2.3  实验
2.4  基于BP神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断

第3章  转子绕组匝间短路故障时定子环流分析
3.1  环流特性分析
3.2  基于小波变换的发电机转子绕组匝间短路环流分析

第4章  基于气隙动测法的发电机转子绕组匝间短路故障诊断
4.1  大型汽轮发电机转子绕组动态匝间短路故障机理分析
4.2  转子气隙动测信号分析与处理算法的研究
4.3  动态识别系统硬件设计
4.4  动态识别系统软件设计、仿真及其实验步骤、分析

第5章  基于重复脉冲法和神经网络的转子绕组匝问短路故障诊断
5.1  RSO试验原理
5.2  试验设备简介
5.3  RSO离线试验及分析
5.4  人工神经网络识别

第6章  转子绕组匝间短路故障时振动分析
6.1  发电机电磁振动分析方法
6.2  转子绕组匝间短路时气隙磁动势分析
6.3  转子绕组匝间短路时振动特性
6.4  实验分析
附录Ⅰ  故障模拟实验机组简介
附录Ⅱ  神经网络构建、训练、仿真的Matlab源程序
参考文献