| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-15页 |
| ·本课题研究的内容 | 第15-16页 |
| 第二章 变压器故障机理 | 第16-26页 |
| ·油中溶解气体产生原理 | 第16-20页 |
| ·气体的来源 | 第16-19页 |
| ·气体的溶解 | 第19-20页 |
| ·变压器故障与特征气体的关系 | 第20-25页 |
| ·变压器的故障分类 | 第20-22页 |
| ·特征气体与故障的关系 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 变压器内部故障诊断 | 第26-36页 |
| ·故障诊断步骤 | 第26-31页 |
| ·变压器是否存在故障 | 第27-30页 |
| ·变压器故障严重程度 | 第30-31页 |
| ·故障诊断方法 | 第31-35页 |
| ·电协研法 | 第31-32页 |
| ·改良的三比值法 | 第32-33页 |
| ·专家系统诊断法 | 第33-34页 |
| ·模糊理论诊断法 | 第34-35页 |
| ·灰色关联分析诊断法 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的变压器故障诊断 | 第36-51页 |
| ·人工神经网络简介 | 第36-38页 |
| ·神经网络模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络特性 | 第37-38页 |
| ·变压器故障诊断的 BP 神经网络模型 | 第38-45页 |
| ·BP 神经网络模型建立 | 第39-41页 |
| ·神经网络数据处理 | 第41-43页 |
| ·BP 神经网络的训练过程 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络仿真 | 第44-45页 |
| ·基于 BP 神经网络的变压器故障诊断 | 第45-50页 |
| ·传统 BP 法 | 第45-46页 |
| ·改进的 BP 神经网络方法 | 第46-50页 |
| ·动量 BP 法 | 第46-47页 |
| ·学习率可变的 BP 法 | 第47-48页 |
| ·弹性 BP 法（RPROP） | 第48页 |
| ·L-M 优化 BP 算法 | 第48-49页 |
| ·贝叶斯正则化算法 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 变压器故障诊断仿真 | 第51-60页 |
| ·变压器故障诊断训练仿真 | 第51-55页 |
| ·最速下降法变压器故障诊断训练仿真 | 第51-52页 |
| ·动量 BP 法变压器故障诊断训练仿真 | 第52-53页 |
| ·弹性 BP 法（RPROP）变压器故障诊断训练仿真 | 第53页 |
| ·L-M 优化 BP 算法变压器故障诊断训练仿真 | 第53-54页 |
| ·贝叶斯正则化算法 | 第54页 |
| ·学习率可变的动量 BP 法 | 第54-55页 |
| ·变压器故障仿真分析 | 第55-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A（攻读学位期间发表的论文） | 第67页 |