| 提要 | 第1-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·电力变压器故障诊断技术的国内外研究现状 | 第11-22页 |
| ·电力变压器故障诊断研究现状 | 第12-19页 |
| ·电力变压器状态评估研究现状 | 第19-21页 |
| ·电力变压器故障预测研究现状 | 第21-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 电力变压器内部故障与油中溶解气体的关系 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·电力变压器油中溶解气体产生的机理 | 第24-30页 |
| ·气体产生的原理 | 第24-28页 |
| ·气体在油中的溶解 | 第28页 |
| ·正常运行时油中溶解气体含量 | 第28-30页 |
| ·电力变压器内部故障与油中溶解气体的关系 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 电力变压器状态评估方法的研究 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·灰靶理论的基本思想 | 第35-38页 |
| ·灰模式 | 第35-36页 |
| ·标准模式 | 第36页 |
| ·灰靶变换 | 第36-37页 |
| ·靶心度分级 | 第37-38页 |
| ·状态评估的计算流程 | 第38页 |
| ·基于灰靶理论的电力变压器状态评估方法 | 第38-52页 |
| ·基于均权灰靶理论的电力变压器状态评估方法 | 第38-41页 |
| ·基于加权灰靶理论的电力变压器状态评估方法 | 第41-47页 |
| ·电力变压器状态分级策略 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 电力变压器故障诊断方法的研究 | 第54-92页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·人工神经网络理论 | 第55-59页 |
| ·人工神经元模型 | 第56-57页 |
| ·神经网络的类型 | 第57-58页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第58-59页 |
| ·BP网络原理及其学习算法 | 第59-67页 |
| ·BP网络的原理 | 第59-63页 |
| ·BP网络学习算法的不足及常用改进方法 | 第63-67页 |
| ·同伦 BP算法 | 第67-76页 |
| ·同伦算法的基本理论 | 第68-69页 |
| ·同伦BP算法 | 第69-73页 |
| ·非线性同伦BP算法 | 第73-76页 |
| ·基于非线性同伦BP算法的电力变压器故障诊断方法 | 第76-86页 |
| ·输入和输出模式的确立 | 第76-77页 |
| ·网络数据的归一化处理 | 第77-78页 |
| ·训练样本的获取 | 第78-80页 |
| ·激活函数的选择 | 第80-81页 |
| ·初始权值的选取 | 第81-82页 |
| ·网络隐含层数及隐含层神经元数的确定 | 第82-84页 |
| ·BP算法的选取 | 第84-86页 |
| ·仿真实验分析 | 第86-91页 |
| ·网络模型的训练 | 第86-89页 |
| ·电力变压器故障诊断实验分析 | 第89-91页 |
| ·结论 | 第91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 电力变压器故障预测方法的研究 | 第92-106页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·灰色预测 GM(1，1)模型 | 第93-97页 |
| ·GM(1，1)模型的建立 | 第93-95页 |
| ·模型精度检验 | 第95-96页 |
| ·GM(1，1)模型的建模步骤 | 第96-97页 |
| ·基于改进的灰色预测 GM(1，1，ρ)模型的电力变压器故障预测方法 | 第97-102页 |
| ·模型数据预处理 | 第97-98页 |
| ·数据模型的选取 | 第98-99页 |
| ·模型背景值的改进 | 第99-100页 |
| ·预测模型的改进 | 第100-101页 |
| ·改进 GM(1，1，ρ)模型的建模步骤 | 第101-102页 |
| ·实验结果分析 | 第102-104页 |
| ·结论 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第6章 电力变压器故障诊断专家系统的设计及软件实现 | 第106-122页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·专家系统 | 第107-109页 |
| ·专家系统的定义 | 第107-108页 |
| ·专家系统的组成 | 第108-109页 |
| ·基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断方法 | 第109-114页 |
| ·面积关联度分析方法 | 第110-112页 |
| ·斜率关联度分析方法 | 第112-113页 |
| ·综合关联度分析方法 | 第113-114页 |
| ·基于 DGA的电力变压器故障诊断专家系统设计 | 第114-117页 |
| ·知识库 | 第114-115页 |
| ·数据库 | 第115页 |
| ·推理机 | 第115-117页 |
| ·专家系统的软件实现 | 第117-119页 |
| ·专家系统的结构 | 第117-118页 |
| ·应用系统功能构成 | 第118-119页 |
| ·诊断实例 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第7章 全文总结与展望 | 第122-125页 |
| ·全文总结 | 第122-124页 |
| ·工作展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第135-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 摘要 | 第138-142页 |
| ABSTRACT | 第142-145页 |