多源信息融合技术在变压器故障诊断中的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 变压器故障诊断与多源信息融合技术的研究 | 第13-21页 |
| ·变压器故障分类模型 | 第13页 |
| ·DGA故障诊断 | 第13-16页 |
| ·DGA | 第13-14页 |
| ·DGA故障诊断的方法 | 第14-16页 |
| ·多源信息融合原理及模型 | 第16-20页 |
| ·多源信息融合原理及特点 | 第16-17页 |
| ·多源信息融合技术的基本模型 | 第17-19页 |
| ·多源信息融合技术的融合算法及比较 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 变压器在线监测及故障诊断系统模型 | 第21-37页 |
| ·输变电设备状态可视化智能管理平台结构 | 第21-24页 |
| ·在线监测设备 | 第22页 |
| ·数据集成平台 | 第22-23页 |
| ·业务集成平台 | 第23-24页 |
| ·基于多源信息融合的变压器故障诊断模型 | 第24-28页 |
| ·在线监测单元集合 | 第24-25页 |
| ·故障诊断相关数据库 | 第25-26页 |
| ·监测管控及故障诊断模块 | 第26-27页 |
| ·人机交互模块 | 第27-28页 |
| ·基于BP神经网络算法的融合单元概念模型 | 第28-36页 |
| ·BP神经网络融合算法描述 | 第28-29页 |
| ·基于BP神经网络的融合单元设计 | 第29-31页 |
| ·网络的训练和测试方案 | 第31-36页 |
| ·基于BP神经网络融合算法的变压器故障诊断流程 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 变压器故障诊断系统软件部分设计与实现 | 第37-47页 |
| ·关键实现技术 | 第37-42页 |
| ·J2EE框架技术 | 第37-39页 |
| ·Matlab与java混合编程 | 第39-40页 |
| ·前端页面技术 | 第40-42页 |
| ·效果展示 | 第42-46页 |
| ·变压器台帐信息展示 | 第43-44页 |
| ·传统方法故障诊断界面展示 | 第44-45页 |
| ·基于融合模型的故障诊断界面展示 | 第45-46页 |
| ·变压器历史故障统计分析界面展示 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·论文完成的工作 | 第47页 |
| ·未来展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
