| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外相关技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内相关技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 变压器智能在线监测系统方案设计及相关理论 | 第14-26页 |
| 2.1 变压器在线监测原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 电能参数监测原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 变压器油参数监测原理 | 第15-16页 |
| 2.1.3 振动和环境参数监测原理 | 第16-17页 |
| 2.2 总体方案设计 | 第17-18页 |
| 2.3 在线监测数据的算法原理 | 第18-25页 |
| 2.3.1 量子算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 神经网络 | 第20-24页 |
| 2.3.4 BP神经网络设计原则 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 变压器智能在线监测系统硬件设计 | 第26-36页 |
| 3.1 变压器在线监测系统整体硬件设计方案 | 第26-27页 |
| 3.2 系统各测量模块硬件设计 | 第27-35页 |
| 3.2.1 智能测量分析终端模块设计 | 第27-29页 |
| 3.2.2 电能质量监测模块设计 | 第29-32页 |
| 3.2.3 变压器油传感监测模块设计 | 第32-34页 |
| 3.2.4 环境与振动传感监测模块设计 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 变压器智能在线监测系统软件设计 | 第36-45页 |
| 4.1 设备软件总体流程设计 | 第36-41页 |
| 4.2 无线局域网接口软件设计 | 第41-42页 |
| 4.3 关键模块接口驱动设计 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于在线监测数据的BP神经网络故障预测分析 | 第45-53页 |
| 5.1 BP神经网络的样本采集 | 第45-47页 |
| 5.2 BP神经网络训练过程 | 第47-50页 |
| 5.3 BP神经网络训练结果及故障分析 | 第50-51页 |
| 5.4 与其它神经网络故障诊断方法的比较研究 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录一 变压器智能在线监测系统主机模块电路图 | 第58-60页 |
| 附录二 变压器智能在线监测系统从机模块电路图 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |