变压器故障诊断及预防性试验综合管理系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·选题背景和意义 | 第11-12页 |
| ·电力设备预防性试验管理的研究及应用现状 | 第12-16页 |
| ·测量仪器和试验设备的改进 | 第12-13页 |
| ·电力试验数据计算机管理的出现 | 第13-14页 |
| ·基于试验数据分析方法的研究 | 第14-15页 |
| ·基于在线监测的设备状态检修的兴起 | 第15-16页 |
| ·本文主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 变压器故障机理及检测技术研究 | 第18-29页 |
| ·变压器结构及故障原因 | 第18-19页 |
| ·变压器结构 | 第18-19页 |
| ·变压器故障原因 | 第19页 |
| ·变压器故障类型 | 第19-23页 |
| ·过热性故障 | 第20-22页 |
| ·放电性故障 | 第22-23页 |
| ·绝缘受潮 | 第23页 |
| ·变压器故障检测技术 | 第23-28页 |
| ·常规电气试验 | 第23-25页 |
| ·油色谱试验 | 第25页 |
| ·油性能试验 | 第25-27页 |
| ·局部放电试验 | 第27页 |
| ·红外测温试验 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 AI 优化模糊核聚类的变压器故障诊断模型 | 第29-47页 |
| ·模糊核聚类算法理论 | 第29-34页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第29-30页 |
| ·聚类分析的数学模型 | 第30-32页 |
| ·模糊核聚类算法的数学模型 | 第32-34页 |
| ·人工免疫算法理论 | 第34-40页 |
| ·生物免疫系统 | 第34-35页 |
| ·人工免疫系统仿生机理 | 第35-38页 |
| ·人工免疫系统算法 | 第38-40页 |
| ·人工免疫的模糊核聚类算法的构建 | 第40-41页 |
| ·AI 优化模糊核聚类的变压器故障诊断模型的研究 | 第41-46页 |
| ·变压器油色谱分析 | 第41-43页 |
| ·故障特征量及故障分类的确定 | 第43页 |
| ·AI-FKCM 电力变压器 DGA 分析步骤 | 第43-44页 |
| ·模型的实例仿真分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 电力设备预防性试验综合管理系统需求分析 | 第47-54页 |
| ·电力设备预防性试验管理存在的问题 | 第47-48页 |
| ·电力设备预防性试验管理流程改善 | 第48-49页 |
| ·电力设备预防性试验管理的标准化、信息化 | 第49-50页 |
| ·电力设备预防性试验管理模块划分 | 第50-53页 |
| ·建立健全有效的作业管理模块 | 第50-52页 |
| ·建立高效的数据管理模块 | 第52页 |
| ·建立智能的自动分析评判模块 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 电力设备预防性试验综合管理系统实现 | 第54-71页 |
| ·系统设计原则 | 第54-55页 |
| ·系统结构框架的构建 | 第55-58页 |
| ·J2EE 技术架构 | 第55-57页 |
| ·系统结构框架的选择 | 第57-58页 |
| ·系统的开发模式分析及选择 | 第58-60页 |
| ·C/S 开发模式分析 | 第58-59页 |
| ·B/S 开发模式分析 | 第59-60页 |
| ·模式比较及本系统模式选择 | 第60页 |
| ·系统数据库选择 | 第60-61页 |
| ·系统总体功能分析 | 第61-70页 |
| ·设备台账管理 | 第62页 |
| ·试验周期管理 | 第62-63页 |
| ·试验计划管理 | 第63-65页 |
| ·工作票管理 | 第65-66页 |
| ·试验管理 | 第66-67页 |
| ·试验报告管理 | 第67-68页 |
| ·试验缺陷管理 | 第68-69页 |
| ·用户管理 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 结论 | 第71页 |
| 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |
