电力变压器故障诊断与状态综合评价研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-27页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第11-13页 |
| ·电力变压器故障诊断与状态评价方法的研究现状 | 第13-24页 |
| ·存在的问题 | 第24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-27页 |
| 2 电力变压器新特征参量的研究 | 第27-38页 |
| ·前言 | 第27页 |
| ·电力变压器短路耐受能力特征参量 | 第27-31页 |
| ·FDS法检测变压器绝缘纸水分含量特征参量 | 第31-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 变压器局部放电超声阵列定位方法研究 | 第38-52页 |
| ·阵列定位与传统超声波法的区别 | 第38-40页 |
| ·阵列传感器的研究 | 第40-42页 |
| ·阵列定位算法 | 第42-48页 |
| ·变压器局部放电超声阵列定位系统及定位结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 基于量子遗传神经网络的电力变压器油色谱分析 | 第52-73页 |
| ·变压器故障分类及特征量统计分析 | 第52-55页 |
| ·算法的数学背景 | 第55-60页 |
| ·基于量子遗传神经网络的电力变压器油色谱分析方法 | 第60-65页 |
| ·训练效果和实例分析 | 第65-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 5 基于贝叶斯网络的变压器故障维修策略的优化研究 | 第73-84页 |
| ·前言 | 第73页 |
| ·贝叶斯网络及其结构 | 第73-75页 |
| ·基于贝叶斯网络的电力变压器维修策略优模型构建 | 第75-81页 |
| ·基于贝叶斯网络的故障定位分类算法 | 第81-82页 |
| ·故障维修策略优化实例 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 6 基于多源信息的变压器状态综合评价方法 | 第84-103页 |
| ·基于多源信息的电力变压器状态评价体系的构建 | 第84-89页 |
| ·电力变压器状态评价方法的研究 | 第89-99页 |
| ·典型评价实例分析 | 第99-101页 |
| ·小结 | 第101-103页 |
| 7 结论 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第116-117页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第117页 |
