| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 第一节 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 第二节 文献综述 | 第10-14页 |
| 第三节 研究思路及框架 | 第14-15页 |
| 第四节 创新之处 | 第15-17页 |
| 第二章 变压器故障诊断的基本原理及传统方法 | 第17-25页 |
| 第一节 变压器油中溶解气体分析基础 | 第17-21页 |
| 第二节 传统的变压器故障诊断方法 | 第21-25页 |
| 第三章 建立混合核的最小二乘支持向量机(M-LS-SVM) | 第25-35页 |
| 第一节 支持向量机理论 | 第25-30页 |
| 第二节 M-LS-SVM模型的提出 | 第30-31页 |
| 第三节 M-LS-SVM模型的求解 | 第31-35页 |
| 第四章 基于M-LS-SVM的特征气体浓度综合预测 | 第35-44页 |
| 第一节 特征气体数据的预处理 | 第35-36页 |
| 第二节 点预测的实现及预测效果评价 | 第36-39页 |
| 第三节 基于残差数据的Bootstrap区间估计 | 第39-44页 |
| 第五章 基于特征气体数据的故障类型综合诊断 | 第44-50页 |
| 第一节 支持向量机的多类分类算法 | 第44-47页 |
| 第二节 故障特征气体数据的预处理 | 第47-48页 |
| 第三节 故障分类的实现及效果评价 | 第48-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 第一节 结论 | 第50-51页 |
| 第二节 研究不足与研究前景 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |