| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 变压器局部放电在线监测的主要方法及研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 变压器局部放电在线监测主要方法介绍 | 第10-12页 |
| 1.2.2 变压器局部放电在线监测发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 变压器局部放电模式识别的研究现状 | 第13页 |
| 1.4 本文所要研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 干式变压器局部放电分析及数据的采集 | 第15-25页 |
| 2.1 干式变压器局部放电的产生及类型 | 第15-17页 |
| 2.2 局部放电超声波信号的产生机理 | 第17-18页 |
| 2.3 局部放电试验及局部放电数据的采集 | 第18-24页 |
| 2.3.1 局部放电模型制作 | 第18-20页 |
| 2.3.2 超声波传感器的设计 | 第20-21页 |
| 2.3.3 局部放电试验 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 干式变压器局部放电特征量的提取及模式识别 | 第25-39页 |
| 3.1 小波分析理论介绍 | 第25-28页 |
| 3.1.1 小波分析介绍 | 第25页 |
| 3.1.2 小波变换理论 | 第25-27页 |
| 3.1.3 小波包变换理论 | 第27-28页 |
| 3.2 基于小波包分解的局部放电超声信号特征量提取 | 第28-32页 |
| 3.3 局部放电超声信号的模式识别 | 第32-38页 |
| 3.3.1 神经网络的应用原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 概率神经网络介绍 | 第33-36页 |
| 3.3.3 基于PNN网络的局部放电类型模式识别 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 干式变压器局部放电在线监测系统的研发 | 第39-52页 |
| 4.1 虚拟仪器的应用 | 第39-41页 |
| 4.1.1 虚拟仪器的简介 | 第39页 |
| 4.1.2 虚拟仪器的结构 | 第39-40页 |
| 4.1.3 虚拟仪器的优势 | 第40-41页 |
| 4.2 干式变压器局部放电在线监测系统构成 | 第41-43页 |
| 4.2.1 超声传感器信号调理单元 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数据采集卡 | 第42-43页 |
| 4.3 干式变压器局部放电在线监测系统的开发 | 第43-50页 |
| 4.3.1 在线监测系统软件的整体设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 数据参数的设置 | 第45-46页 |
| 4.3.3 局部放电在线监测系统的数据分析功能 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |