| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 变压器的故障诊断 | 第10-14页 |
| 1.2.2 变压器风险评估 | 第14-17页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第17-18页 |
| 第二章 基于支持向量机的变压器故障诊断 | 第18-39页 |
| 2.1 支持向量机简介 | 第18-26页 |
| 2.1.1 统计学背景 | 第18-19页 |
| 2.1.2 机器学习问题 | 第19-23页 |
| 2.1.3 VC维及结构风险最小化 | 第23-25页 |
| 2.1.4 支持向量机的特点 | 第25-26页 |
| 2.2 支持向量机的基本求解算法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 块算法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 分解算法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 顺序最小优化算法 | 第29-30页 |
| 2.3 基于支持向量机的变压器故障诊断研究 | 第30-39页 |
| 2.3.1 支持向量机的多分类算法 | 第30-33页 |
| 2.3.2 基于支持向量机的变压器故障诊断方案 | 第33-39页 |
| 第三章 变压器故障诊断研究与软件开发 | 第39-48页 |
| 3.1 故障诊断软件简介 | 第39-40页 |
| 3.2 变压器故障诊断软件设计 | 第40-47页 |
| 3.2.1 Matlab GUI简介 | 第40-44页 |
| 3.2.2 软件内核程序及说明 | 第44-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于马尔可夫过程和熵权模糊综合评价的变压器风险评估 | 第48-59页 |
| 4.1 基于马尔可夫过程的变压器分部位故障频率计算 | 第48-51页 |
| 4.1.1 马尔可夫过程 | 第48页 |
| 4.1.2 变压器马尔可夫状态评估模型 | 第48-50页 |
| 4.1.3 分部位故障频率计算 | 第50-51页 |
| 4.2 变压器缺陷严重度确定 | 第51-54页 |
| 4.2.1 熵权模糊综合评价方法 | 第51页 |
| 4.2.2 使用熵权模糊综合评价确定缺陷严重度 | 第51-54页 |
| 4.3 变压器风险评估体系 | 第54-56页 |
| 4.4 算例分析 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |