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基于DGA的变压器在线监测与故障诊断方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第12-22页
    1.1 课题的研究背景第12-13页
    1.2 课题的研究意义第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-19页
        1.3.1 深度神经网络的研究现状第14-15页
        1.3.2 变压器故障监测及诊断技术研究现状第15-19页
    1.4 本文的主要研究内容和结构安排第19-22页
        1.4.1 本文的主要研究内容第19页
        1.4.2 结构安排第19-22页
2 基于油中溶解气体的变压器故障分析第22-30页
    2.1 电力变压器故障类型第22-23页
    2.2 变压器油中溶解气体分析第23-25页
    2.3 故障气体和故障类型的关系第25-28页
        2.3.1 热性故障与油中溶解气体关系第26-27页
        2.3.2 电性故障与油中溶解气体关系第27-28页
    2.4 本章小结第28-30页
3 变压器油中溶解气体在线监测系统硬件设计第30-40页
    3.1 系统需求分析第30-31页
    3.2 系统总体方案设计第31-32页
    3.3 最小系统及外围电路设计第32-37页
        3.3.1 主控模块设计第32-33页
        3.3.2 电源模块设计第33页
        3.3.3 时钟电路与复位电路设计第33-34页
        3.3.4 串口电路设计第34-35页
        3.3.5 数据采集模块设计第35页
        3.3.6 液晶显示与报警电路设计第35-37页
    3.4 网络数据传输功能设计第37-39页
        3.4.1 无线传输模块设计第37-38页
        3.4.2 SIM接口电路设计第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
4 变压器油中溶解气体在线监测系统软件设计第40-48页
    4.1 在线监测系统软件总体介绍第40-41页
    4.2 数据采集与通讯模块软件设计第41-43页
    4.3 远程监测模块设计第43-46页
        4.3.1 数据库设计第43-44页
        4.3.2 监测系统界面设计第44-46页
    4.4 本章小结第46-48页
5 基于深度置信网络的电力变压器故障诊断第48-76页
    5.1 深度置信网络理论第48-54页
    5.2 样本集的建立第54-56页
    5.3 深度置信网络应用于变压器故障诊断第56-71页
        5.3.1 分类深度置信网络设计第56-59页
        5.3.2 样本数据的选取第59-60页
        5.3.3 特征参量的选取第60-64页
        5.3.4 电力变压器状态编码第64页
        5.3.5 运用CDBN对电力变压器进行故障诊断第64-71页
    5.4 系统测试结果与分析第71-74页
    5.5 本章小结第74-76页
6 总结与展望第76-78页
    6.1 论文总结第76页
    6.2 工作展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
作者简介及读研期间主要科研成果第83-84页

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