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基于柱—板模型放电特征的油纸绝缘老化阶段识别方法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 变压器油纸绝缘老化状态评估的研究意义第8-9页
    1.2 变压器油纸绝缘老化状态评估方法的研究现状第9-12页
        1.2.1 基于理化特征参量的变压器油纸绝缘老化状态评估方法第9-11页
        1.2.2 基于电气特征参量的变压器油纸绝缘老化状态评估方法第11-12页
    1.3 绝缘老化中的局部放电研究现状第12-15页
        1.3.1 固体绝缘老化过程中的局部放电特性研究第12-14页
        1.3.2 油纸绝缘老化过程中的局部放电特性研究第14页
        1.3.3 局部放电在油纸绝缘老化状态评估中的研究现状第14-15页
    1.4 本文研究的主要内容第15-17页
2 油纸绝缘柱-板模型的沿面放电特性研究第17-31页
    2.1 引言第17页
    2.2 油纸绝缘加速热老化试验第17-20页
        2.2.1 试验方案设计第17-18页
        2.2.2 绝缘纸聚合度测试结果第18-20页
    2.3 油纸绝缘柱-板模型的局部放电试验第20-22页
        2.3.1 油纸绝缘沿面放电模型的设计第20-21页
        2.3.2 油纸绝缘柱-板模型沿面放电信号的采集第21-22页
    2.4 油纸绝缘柱-板模型的沿面放电特性研究第22-30页
        2.4.1 老化对油纸绝缘柱-板模型沿面放电特性的影响第22-24页
        2.4.2 柱电极直径对油纸绝缘柱-板模型沿面放电特性的影响第24-27页
        2.4.3 试验电压对油纸绝缘柱-板模型沿面放电特性的影响第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
3 基于灰度图像和双向-二维主成分分析的油纸绝缘老化阶段识别第31-47页
    3.1 引言第31页
    3.2 主成分分析算法基本理论第31-34页
        3.2.1 一维主成分分析第31-33页
        3.2.2 二维主成分分析第33-34页
        3.2.3 双向-二维主成分分析第34页
    3.3 支持向量机分类理论第34-38页
    3.4 采用局部放电灰度图像和双向-二维主成分分析算法识别油纸绝缘老化阶段第38-46页
        3.4.1 数据样本集的来源第38-39页
        3.4.2 分类样本集的构造第39-41页
        3.4.3 分类样本集的归一化第41页
        3.4.4 支持向量机的参数选择第41页
        3.4.5 双向-二维主成分分析的压缩系数对老化阶段识别结果的影响第41-43页
        3.4.6 所提油纸绝缘老化阶段识别方法的有效性验证第43-44页
        3.4.7 油纸绝缘老化阶段识别的性能分析第44-46页
    3.5 本章小结第46-47页
4 采用组合式特征选择提高油纸绝缘老化阶段识别性能第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 最小冗余最大相关算法基本理论第47-49页
    4.3 支持向量机-递归特征消除算法基本理论第49-51页
    4.4 基于组合式特征选择策略的油纸绝缘老化阶段识别第51-55页
        4.4.1 两种特征选择算法组合使用的优点和实现方式第51-52页
        4.4.2 油纸绝缘老化阶段识别结果与讨论第52-55页
        4.4.3 组合式特征选择提高油纸绝缘老化识别性能的有效性验证第55页
    4.5 本章小结第55-57页
5 结论与展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-65页
附录第65页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第65页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第65页

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