| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状、发展动态 | 第8-9页 |
| ·论文研究主要内容 | 第9-12页 |
| 2 基于DGA变压器运行故障诊断原理 | 第12-24页 |
| ·变压器油中溶解气体分析 | 第12-13页 |
| ·电力变压器常见的故障类型 | 第13-14页 |
| ·热性故障 | 第13页 |
| ·电性故障 | 第13-14页 |
| ·电力变压器故障与油中特征气体之间的关系 | 第14-15页 |
| ·基于DGA电力变压器故障诊断 | 第15-21页 |
| ·基于DGA电力变压器有无故障的判断 | 第15-16页 |
| ·基于DGA电力变压器故障类型的判断 | 第16-20页 |
| ·电力变压器故障状况的判断 | 第20-21页 |
| ·传统变压器故障诊断方法不足 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 3 BP神经网络的介绍 | 第24-30页 |
| ·BP神经网络原理 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第25-26页 |
| ·BP算法原理 | 第26-27页 |
| ·BP算法步骤 | 第27-28页 |
| ·BP算法的缺陷及其改进 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络的缺陷 | 第28页 |
| ·BP神经网络的改进方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于DGA改进BP神经网络在变压器故障诊断中应用 | 第30-38页 |
| ·诊断模型的建立 | 第30-36页 |
| ·输入、输出变量的确定 | 第30-31页 |
| ·网络的确定 | 第31-33页 |
| ·数据的预处理 | 第33页 |
| ·网络的训练 | 第33-36页 |
| ·网络的测试 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 5 基于DGA变压器运行故障诊断模型的软件设计 | 第38-44页 |
| ·软件的总体布局 | 第38-39页 |
| ·软件的具体操作介绍 | 第39-43页 |
| ·导入变压器故障的特征气体 | 第39-40页 |
| ·各特征气体变化趋势演示 | 第40-41页 |
| ·选择故障诊断方式 | 第41页 |
| ·故障诊断显示实例 | 第41-42页 |
| ·对变压器故障数据的批量处理及生成诊断报表 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 6 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49-54页 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |