| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 电力变压器故障预测的意义 | 第9页 |
| 1.2 基于油中溶解气体分析技术的电力变压器故障诊断技术现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于神经网络的变压器故障诊断 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于模糊理论的变压器故障诊断 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于灰色理论的变压器故障诊断 | 第11页 |
| 1.3 变压器油中溶解气体含量预测研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 论文的研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 变压器油中溶解气体分析 | 第17-21页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 变压器油中溶解气体产生的机理 | 第17-18页 |
| 2.3 变压器潜伏性故障与油中故障气体的关系 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 变压器油色谱在线监测与预警 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 变压器油色谱在线监测周期优化调整 | 第21-23页 |
| 3.3 改进型互信息模糊支持向量机油中溶解气体含量预测 | 第23-27页 |
| 3.4 变压器油色谱在线监测预警 | 第27-29页 |
| 3.5 算例分析 | 第29-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 隐患阶段变压器油中溶解气体含量的组合预测 | 第31-41页 |
| 4.0 引言 | 第31页 |
| 4.1 Logistic和Gompertz油中溶解气体预测系统理论基础 | 第31-32页 |
| 4.2 logistic和Gompertz原理油中溶解气体含量预测模型 | 第32-33页 |
| 4.3 logistic和Gompertz原理油中溶解气体含量组合预测 | 第33-34页 |
| 4.4 算例分析 | 第34-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 变压器油色谱在线监测预警系统设计 | 第41-45页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 系统模块原理 | 第41-42页 |
| 5.3 系统流程 | 第42-43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
