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基于神经网络的变压器励磁涌流识别方法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题的背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
   ·本论文的主要工作第15-16页
第2章 变压器励磁涌流第16-30页
   ·产生机理及影响因素第16-18页
     ·励磁涌流产生的原因第16-17页
     ·影响变压器励磁涌流的因素第17-18页
   ·励磁涌流对差动保护的影响第18-19页
   ·励磁涌流判别方法第19-28页
     ·间断角原理第19-20页
     ·波形对称原理第20-23页
     ·二次谐波判别方法第23页
     ·磁通特性判别法第23-26页
     ·功率判别法第26页
     ·等值电路判别法第26-27页
     ·其他方法第27-28页
   ·本章小结第28-30页
第3章 基于 Simulink 的励磁涌流及内部故障电流特征分析第30-39页
   ·励磁涌流仿真模型的建立第30-32页
     ·Simulink 简介第30页
     ·励磁涌流模型的构建第30-32页
   ·励磁涌流仿真分析第32-35页
     ·励磁涌流波形特征第32-33页
     ·电源合闸初相角对励磁涌流影响第33-34页
     ·变压器剩磁对励磁涌流影响第34-35页
   ·变压器内部短路的仿真分析第35-36页
   ·励磁涌流与内部故障电流波形对比仿真第36-37页
   ·变压器励磁涌流与内部故障谐波分析第37-38页
     ·励磁涌流谐波分析第37-38页
     ·内部故障电流的谐波分析第38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于 LVQ 和 BP 神经网络的变压器励磁涌流辨识第39-60页
   ·BP 和 LVQ 神经网络第39-46页
     ·神经网络辨识励磁涌流的流程第39-40页
     ·BP 神经网络第40-44页
     ·LVQ 神经网络第44-46页
   ·神经网络输入样本的提取及仿真过程第46-49页
     ·神经网络输入特征量的确定第46-47页
     ·样本的提取及处理第47-49页
   ·利用改进的 BP 神经网络识别励磁涌流第49-53页
     ·网络结构的选择第49-50页
     ·传递函数的选取第50页
     ·网络的训练及仿真第50-52页
     ·BP 神经网络训练方法的改进仿真第52-53页
   ·利用 LVQ 神经网络识别励磁涌流第53-56页
     ·LVQ 神经网络的学习过程第53-54页
     ·LVQ 神经网络结构的确定第54-55页
     ·LVQ 神经网络的训练结果及检验第55-56页
   ·LVQ 网络与 BP 网络的识别性能比较第56-58页
   ·本章小结第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
附录 A 攻读硕士学位期间参与的科研项目第65页

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