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油浸式变压器综合监测系统研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 选题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 本文的主要工作第13-14页
第2章 油浸式变压器综合监测系统设计第14-29页
    2.1 综合监测系统结构设计第14-16页
        2.1.1 系统结构设计要求第14页
        2.1.2 系统监测单元技术要求第14-15页
        2.1.3 系统通信和后台技术要求第15页
        2.1.4 系统体系结构第15-16页
    2.2 系统总体设计第16-17页
    2.3 传感器的选型第17-19页
    2.4 信号采集电路设计第19-20页
    2.5 gprs无线通讯模块设计第20-22页
    2.6 软件开发环境第22页
        2.6.1 操作系统的选择第22页
        2.6.2 开发平台的选择第22页
    2.7 主要模块设计第22-25页
        2.7.1 用户权限管理模块第22-23页
        2.7.2 数据库模块的设计第23-24页
        2.7.3 故障诊断模块的设计第24-25页
    2.8 前端系统设计第25-27页
    2.9 综合监测系统设计第27-28页
    2.10 本章小结第28-29页
第3章 变压器油中溶解气体分析和常规故障诊断方法第29-43页
    3.1 变压器油中溶解气体分析第29-31页
        3.1.1 正常变压器油中溶解气体含量和产气速度分析第29-30页
        3.1.2 变压器故障类型第30-31页
    3.2 常规变压器故障诊断方法第31-42页
        3.2.1 罗杰斯的四比值法第31-33页
        3.2.2 IEC的三比值法第33-34页
        3.2.3 电协研法第34页
        3.2.4 改良IEC三比值法第34-35页
        3.2.5 变压器油中溶解气体的监测方法第35-37页
        3.2.6 变压器局部放电监测方法第37-39页
        3.2.7 变压器油中微水含量的监测方法第39-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第4章 Borda法则和BP神经网络组合监测方法及实验第43-56页
    4.1 油色谱在线监测原理第43-44页
    4.2 BP神经网络第44-46页
    4.3 基于BP神经网络的变压器故障诊断实验第46-52页
        4.3.1 诊断模型设计第46-47页
        4.3.2 算法步骤第47-48页
        4.3.3 实验内容第48页
        4.3.4 数据预处理第48-50页
        4.3.5 实验结果分析第50-52页
    4.4 基于BP神经网络和Borda的组合诊断实验第52-55页
        4.4.1 Borda法则第52-53页
        4.4.2 组合诊断实验内容第53-54页
        4.4.3 实验结果分析第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 结论与展望第56-58页
    5.1 总结第56页
    5.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第62-63页
致谢第63页

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