电力系统中变压器和断路器故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题背景与来源 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目的与内容 | 第17-18页 |
| 1.4 结构与章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 变压器与断路器故障概述 | 第19-26页 |
| 2.1 电力系统常见故障介绍 | 第19页 |
| 2.2 变压器工作原理与故障分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 变压器基本结构与工作原理介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 变压器典型故障分析 | 第20-22页 |
| 2.3 高压断路器工作原理与故障分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 高压断路器基本结构介绍 | 第22-23页 |
| 2.3.2 高压断路器动作过程分析 | 第23-25页 |
| 2.3.3 高压断路器典型故障分析 | 第25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于改进K均值的变压器故障诊断 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 K-均值算法及粒子群算法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 聚类分析相似度量思想 | 第26-27页 |
| 3.2.2 K-均值算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 粒子群算法描述 | 第28页 |
| 3.2.4 粒子群算法原理 | 第28-30页 |
| 3.2.5 粒子群算法流程 | 第30-31页 |
| 3.3 基于粒子群优化的K均值算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 距离评价函数的改进 | 第31-32页 |
| 3.3.2 聚类中心初始化方式的改进 | 第32-33页 |
| 3.3.3 改进算法流程图 | 第33-34页 |
| 3.4 变压器故障诊断仿真实验 | 第34-37页 |
| 3.4.1 实验数据预处理及实验条件 | 第34-35页 |
| 3.4.2 变压器故障诊断结果分析 | 第35-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多分类相关向量机的断路器故障诊断 | 第38-53页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 多分类相关向量机理论 | 第38-46页 |
| 4.2.1 相关向量机的回归模型 | 第38-41页 |
| 4.2.2 相关向量机分类模型 | 第41-43页 |
| 4.2.3 核函数 | 第43页 |
| 4.2.4 “一对余”多分类模型 | 第43-44页 |
| 4.2.5 “一对一”多分类模型 | 第44-45页 |
| 4.2.6 多分类相关向量机算法 | 第45-46页 |
| 4.3 算法测试与高压断路器故障诊断实验 | 第46-52页 |
| 4.3.1 多分类模型对比实验结果 | 第46-49页 |
| 4.3.2 RVM、SVM、BP算法实验结果 | 第49-51页 |
| 4.3.3 基于OAORVM的高压断路器故障诊断 | 第51-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 A(攻读学位期间的科研成果) | 第59-60页 |
| 附录 B(攻读学位期间参与的科研课题) | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
