| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·课题的来源、目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-17页 |
| ·变压器油中微水含量检测方法 | 第8-10页 |
| ·基于变压器油中溶解气体的故障诊断技术 | 第10-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基于变压器油中气体分析的变压器故障诊断 | 第18-27页 |
| ·变压器油中气体反映故障的原理 | 第18页 |
| ·变压器油中气体数据的获取 | 第18-19页 |
| ·变压器的故障分类 | 第19-21页 |
| ·变压器油中气体的应用现状 | 第21-26页 |
| ·根据注意值判断有无故障 | 第21-22页 |
| ·根据比值法判断故障类型 | 第22-25页 |
| ·比值法进行变压器故障判断的评价 | 第25-26页 |
| ·变压器油中气体分析在变压器故障诊断应用中存在的问题 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于水分活度的变压器油中微水在线检测技术 | 第27-38页 |
| ·变压器油中微水含量在线监测的目的和意义 | 第27-29页 |
| ·变压器油中微水间接测量的原理 | 第29-32页 |
| ·水分活度的定义 | 第30-31页 |
| ·水分活度与绝对水分含量之间的关系 | 第31页 |
| ·油中微水间接测量的优点 | 第31-32页 |
| ·变压器油中微水在线检测仪的设计 | 第32-34页 |
| ·水分活度的测量 | 第32页 |
| ·变压器油温度的测量 | 第32-33页 |
| ·不同油品的水溶解度系数的获取 | 第33页 |
| ·基于PC/104总线的数据采集与处理单元 | 第33-34页 |
| ·测试结果与讨论 | 第34-35页 |
| ·测量稳定性实验 | 第34页 |
| ·测量准确性测试 | 第34-35页 |
| ·系统实际运行效果 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于BP神经网络的变压器故障诊断 | 第38-45页 |
| ·变压器故障诊断的BP神经网络模型的确定 | 第38-39页 |
| ·输入模式的确定 | 第38页 |
| ·输出模式的确定 | 第38页 |
| ·网络隐含层数的确定 | 第38-39页 |
| ·隐含层神经元数目的确定 | 第39页 |
| ·激活函数的选择 | 第39页 |
| ·训练样本的获取 | 第39-40页 |
| ·样本数据的预处理 | 第40-43页 |
| ·均值方差化 | 第41页 |
| ·正规化变换 | 第41页 |
| ·范数标准化 | 第41-42页 |
| ·极大值规格化 | 第42页 |
| ·比例规格化 | 第42-43页 |
| ·应用BP神经网络进行变压器故障识别 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 蚁群算法理论及其应用 | 第45-56页 |
| ·蚁群算法原理 | 第45-47页 |
| ·TSP问题 | 第47页 |
| ·基于蚂蚁系统算法解决TSP问题 | 第47-52页 |
| ·信息素的初始化 | 第48页 |
| ·路径构建 | 第48-49页 |
| ·信息素的更新 | 第49-50页 |
| ·应用AS算法解决中国TSP问题 | 第50-52页 |
| ·基于精华策略蚂蚁系统算法解决CTSP问题 | 第52-53页 |
| ·基于排列的蚂蚁系统算法解决CTSP问题 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于排列蚂蚁系统的改进型BP神经网络系统 | 第56-64页 |
| ·基于排列蚂蚁系统的优化神经网络模型的建立 | 第56-59页 |
| ·应用ASRNN系统进行变压器故障识别 | 第59-61页 |
| ·基于DGA和微水测量为核心的大型电力变压器综合评估系统. | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71页 |