变压器在线监测与故障诊断系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 变压器常见故障和检测技术研究 | 第12-21页 |
| 2.1 电力系统变压器的基本结构和特点 | 第12-13页 |
| 2.2 电力系统变压器故障类型 | 第13-17页 |
| 2.2.1 过热性故障 | 第13页 |
| 2.2.2 放电性故障 | 第13页 |
| 2.2.3 绝缘性故障 | 第13-14页 |
| 2.2.4 绕组和开关故障 | 第14-15页 |
| 2.2.5 油中溶解气体故障 | 第15-17页 |
| 2.3 变压器故障常用检测技术分析 | 第17-20页 |
| 2.3.1 超高频局部放电检测技术 | 第17-18页 |
| 2.3.2 油色谱监测技术 | 第18-19页 |
| 2.3.3 红外测温技术 | 第19页 |
| 2.3.4 介质损耗因素监测技术 | 第19-20页 |
| 2.3.5 振动监测技术 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 变压器在线监测系统算法和整体架构研究 | 第21-33页 |
| 3.1 变压器监测系统现状分析 | 第21-22页 |
| 3.2 变压器在线监测系统整体构架 | 第22-26页 |
| 3.2.1 综合的概念 | 第22-23页 |
| 3.2.2 系统架构 | 第23-25页 |
| 3.2.3 系统功能模块 | 第25-26页 |
| 3.3 在线监测系统算法研究 | 第26-32页 |
| 3.3.1 人工神经元模型结构 | 第26-28页 |
| 3.3.2 BP神经网络算法的实现过程 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于改进网络的变压器故障监测算法 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 变压器在线监测系统软硬件模块研究 | 第33-39页 |
| 4.1 系统监测的参数及系统组成 | 第33页 |
| 4.2 变压器在线系统基本硬件模块研究 | 第33-37页 |
| 4.2.1 油色谱测量模块 | 第34-35页 |
| 4.2.2 油微水和油温测量模块 | 第35页 |
| 4.2.3 局部放电测量模块 | 第35-36页 |
| 4.2.4 系统故障诊断模块 | 第36-37页 |
| 4.3 系统软件分析 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 在线监测与故障诊断系统实现 | 第39-44页 |
| 5.1 WEB应用的体系介绍 | 第39-40页 |
| 5.2 数据管理界面 | 第40-41页 |
| 5.3 在线监测界面 | 第41-42页 |
| 5.4 故障诊断界面 | 第42-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 结论与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 结论 | 第44页 |
| 6.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
