| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·课题的背景及意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状 | 第6-8页 |
| ·本文作者的主要研究工作 | 第8-10页 |
| 第二章 变压器的EMTP仿真 | 第10-14页 |
| ·变压器仿真模型的建立 | 第10-12页 |
| ·变压器的数学模型 | 第10-12页 |
| ·数学模型中各参数的计算 | 第12页 |
| ·系统仿真环境 | 第12-14页 |
| 第三章 基于分布式神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究 | 第14-23页 |
| ·人工神经网络理论简介 | 第14-17页 |
| ·BP神经网络 | 第14-16页 |
| ·Levenberg-Manquardt优化算法 | 第16-17页 |
| ·基于简化半波叠加原理的鉴别方法 | 第17-23页 |
| ·基本原理 | 第17-20页 |
| ·用分布式ANN实现 | 第20页 |
| ·仿真检验 | 第20-23页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究 | 第23-31页 |
| ·模糊神经网络理论简介 | 第23-24页 |
| ·高木-关野模糊系统 | 第24-26页 |
| ·实现励磁涌流鉴别的高木-关野模糊神经网络 | 第26-31页 |
| ·网络的特征输入量 | 第26-27页 |
| ·网络的建立 | 第27页 |
| ·网络的训练及检验 | 第27-31页 |
| 第五章 基于小波神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究 | 第31-39页 |
| ·小波神经网络理论简介 | 第31-36页 |
| ·小波分析理论 | 第31-35页 |
| ·小波与神经网络相结合理论 | 第35-36页 |
| ·利用小波神经网络识别励磁涌流与内部故障 | 第36-39页 |
| ·利用小波神经网络识别励磁涌流与内部故障的原理 | 第36-37页 |
| ·网络的构造及仿真检验结果 | 第37-39页 |
| 第六章 几种变压器励磁涌流鉴别方法的比较 | 第39-45页 |
| ·几种变压器励磁涌流鉴别方法的比较 | 第39-41页 |
| ·基于简化半波叠加原理的鉴别方法 | 第39-40页 |
| ·基于高木—关野模糊神经网络的鉴别方法 | 第40页 |
| ·基于小波神经网络的鉴别方法 | 第40-41页 |
| ·基于高木—关野模糊神经网络鉴别方法的进一步分析 | 第41-45页 |
| 第七章 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第50页 |
