信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·电力系统信息处理现状 | 第9-10页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第10-11页 |
| ·研究变压器故障诊断的意义 | 第11页 |
| ·电力变压器事故原因分析 | 第11-12页 |
| ·变压器故障诊断研究现状 | 第12页 |
| ·论文的研究内容及主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 变压器状态监测及故障诊断 | 第14-27页 |
| ·电力变压器结构简介 | 第14页 |
| ·电力变压器常见异常及故障 | 第14-17页 |
| ·变压器常见的异常情况及可能的原因 | 第14-15页 |
| ·电力变压器常见故障 | 第15-17页 |
| ·变压器常用检测技术 | 第17-19页 |
| ·离线检测技术 | 第17-18页 |
| ·在线监测技术 | 第18-19页 |
| ·变压器故障诊断方法 | 第19-26页 |
| ·DGA的经典分析法 | 第20-24页 |
| ·人工智能方法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 信息融合技术在变压器故障诊断中的应用 | 第27-50页 |
| ·信息融合技术的形成与发展 | 第27-31页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第27-28页 |
| ·信息融合的级别 | 第28页 |
| ·信息融合的一般方法 | 第28-30页 |
| ·信息融合的应用领域 | 第30-31页 |
| ·不确定性推理在故障诊断中的应用 | 第31-40页 |
| ·故障诊断中的不确定性 | 第31-32页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第32-34页 |
| ·证据理论与贝叶斯推理的比较 | 第34-35页 |
| ·D-S证据理论的组合规则及冲突解决 | 第35-38页 |
| ·D-S证据理论信息融合决策的推理过程 | 第38-39页 |
| ·基于D-S证据理论的故障诊断模型 | 第39-40页 |
| ·基于证据推理的变压器故障诊断分层决策模型 | 第40-49页 |
| ·变压器故障诊断中的信息分类与处理 | 第41-42页 |
| ·基于层次分类理论的变压器故障诊断模型 | 第42-45页 |
| ·实例分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 变压器故障诊断的粗糙集融合方法 | 第50-77页 |
| ·粗糙集基本理论 | 第50-58页 |
| ·知识的含义 | 第50页 |
| ·粗糙集的定义与集合的上近似和下近似 | 第50-54页 |
| ·决策属性表的约简及分类规则的提取 | 第54-58页 |
| ·粗糙集理论的特点及与其相关理论的关系 | 第58-59页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第58页 |
| ·粗糙集与模糊集、证据理论的关系 | 第58-59页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第59-61页 |
| ·粗糙集理论的研究对象 | 第59页 |
| ·粗糙集理论的应用情况 | 第59-61页 |
| ·基于粗糙集信息融合的变压器故障诊断模型 | 第61-71页 |
| ·基于粗糙集的IEC-60599决策表 | 第62-66页 |
| ·基于粗糙集融合的故障定位决策表 | 第66-71页 |
| ·系统程序实现及实例分析 | 第71-76页 |
| ·系统程序实现 | 第71-72页 |
| ·实例分析 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85-86页 |
| 附录 | 第86-89页 |
