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基于模拟退火优化支持向量机的电力变压器故障诊断研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-9页
1 绪论第9-14页
    1.1 选题背景和意义第9-10页
    1.2 变压器故障诊断技术的国内外研究现状第10-12页
    1.3 主要研究工作内容第12-14页
2 电力变压器的油中溶解气体分析法第14-25页
    2.1 变压器油中溶解气体的来源第14-16页
        2.1.1 空气的溶解第15页
        2.1.2 正常运行中产生的气体第15页
        2.1.3 变压器故障运行中形成的气体第15-16页
    2.2 变压器油中溶解气体产气机理第16-17页
        2.2.1 绝缘材料的产气机理第16页
        2.2.2 变压器油的裂解产气机理第16页
        2.2.3 固体绝缘材料的分解形成气体原理第16-17页
    2.3 热分解气体在油中的溶解与释放第17-19页
        2.3.1 热分解气体第17-18页
        2.3.2 气体在变压器油中溶解传质过程的损失第18-19页
    2.4 故障变压器产气机理第19-21页
        2.4.1 变压器油中气体产生的原因和特征第19-20页
        2.4.2 变压器油中产生故障气体的机理第20-21页
    2.5 故障变压器产气特征第21-22页
        2.5.1 变压器绝缘材料产生的气体组分第21-22页
        2.5.2 对 CO 和 CO2的识别第22页
    2.6 变压器故障的种类第22页
    2.7 变压器的故障识别第22-23页
        2.7.1 特征气体法第22-23页
        2.7.2 比值判别法第23页
    2.8 小结第23-25页
3 支持向量机算法描述与特征选择第25-42页
    3.1 支持向量机基本原理第25-30页
        3.1.1 硬间隔支持向量机第25-27页
        3.1.2 软间隔支持向量机第27-29页
        3.1.3 特征空间映射与核函数第29-30页
    3.2 多分类支持向量机第30-33页
        3.2.1 一对多方法第30-31页
        3.2.2 成对分类法第31-32页
        3.2.3 二叉树方法第32-33页
    3.3 模拟退火优化支持向量机参数第33-37页
        3.3.1 常用的参数选择方法第33-34页
        3.3.2 模拟退火算法参数选择第34-35页
        3.3.3 算法参数优化流程第35-37页
    3.4 特征选择方法第37-41页
        3.4.1 训练集的选取原则第37页
        3.4.2 特征选则第37-38页
        3.4.3 特征获取的原则第38页
        3.4.4 基因选择算法第38-40页
        3.4.5 基因选择算法应用于变压器故障样本筛选第40-41页
    3.5 小结第41-42页
4 支持向量机在变压器故障诊断中的应用第42-47页
    4.1 基于支持向量机的变压器故障诊断模型建立第42-44页
        4.1.1 数学描述第42-43页
        4.1.2 支持向量机诊断模型的建立第43-44页
    4.2 学习样本的收集与整理第44-45页
        4.2.1 样本收集第44页
        4.2.2 归一化处理第44-45页
    4.3 支持向量机的训练第45页
    4.4 诊断实例第45-46页
    4.5 小结第46-47页
5 基于 GUI 界面的 RFE-SA-SVM 变压器故障诊断第47-55页
    5.1 基于 RFE-SA-SVM 诊断模型的实现第47-52页
        5.1.1 初始特征量的筛选第48页
        5.1.2 选取变压器故障诊断支持向量机多分类器模型第48页
        5.1.3 实际数据验证分析第48-50页
        5.1.4 基于 GUI 界面的 RFE-SA-SVM 模型变压器故障诊断第50-52页
    5.2 与其它模型的对比第52-54页
    5.3 小结第54-55页
结论第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-59页
附录A 原始 DGA 数据表第59-62页
攻读学位期间的研究成果第62页

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