| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 传统故障诊断研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于智能算法的故障诊断研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 变压器故障预测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 变压器油中气体产生机理及常见故障 | 第18-24页 |
| 2.1 变压器油中溶解气体产生及溶解原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 气体产生原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 气体在油中溶解原理 | 第20-21页 |
| 2.2 气体含量标准 | 第21-22页 |
| 2.3 变压器常见内部故障与产生气体对应关系 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于马尔科夫链和诱导有序加权平均算子的油中溶解气体组合预测 | 第24-41页 |
| 3.1 理论基础 | 第24-28页 |
| 3.1.1 常见单一预测方法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 诱导有序加权平均算子 | 第25页 |
| 3.1.3 马尔科夫过程 | 第25-26页 |
| 3.1.4 马尔科夫链 | 第26-28页 |
| 3.2 基于诱导诱导有序加权平均算子和马尔科夫链的油中溶解气体模型 | 第28-33页 |
| 3.2.1 基于马尔科夫链的油中溶解气体状态预测 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于诱导有序加权平均算子的权重计算 | 第31-32页 |
| 3.2.3 整体预测模型 | 第32-33页 |
| 3.3 预测实例对比分析 | 第33-40页 |
| 3.3.1 预测实例 | 第33-39页 |
| 3.3.2 对比分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于主成分分析和代价敏感组合核相关向量机的变压器故障诊断 | 第41-52页 |
| 4.1 理论基础 | 第41-46页 |
| 4.1.1 主成分分析 | 第41-42页 |
| 4.1.2 组合核相关向量机 | 第42-44页 |
| 4.1.3 核函数参数优化 | 第44-46页 |
| 4.1.4 代价敏感机制 | 第46页 |
| 4.2 基于主成分分析和代价敏感组合核相关向量机的变压器故障诊断 | 第46-50页 |
| 4.2.1 数据重构与故障类型划分 | 第46-47页 |
| 4.2.2 主元提取和确定输入特征量 | 第47-48页 |
| 4.2.3 确定核函数和代价敏感矩阵 | 第48页 |
| 4.2.4 模型输出 | 第48-49页 |
| 4.2.5 模型诊断流程 | 第49-50页 |
| 4.3 实例分析 | 第50-51页 |
| 4.4本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于油中溶解气体的故障预测 | 第52-56页 |
| 5.1 总体模型 | 第52-53页 |
| 5.2 模型实例分析 | 第53-55页 |
| 5.2.1 评判指标 | 第53页 |
| 5.2.2 实例分析 | 第53-55页 |
| 5.3 模型工程意义思考 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第63页 |
