变压器状态评估与信息管理系统的研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·选题的目的及意义 | 第6-8页 |
| ·国内外现状 | 第8-10页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 变压器的故障及故障检测技术 | 第13-23页 |
| ·变压器故障的划分 | 第13-14页 |
| ·变压器常见的故障类型 | 第14-17页 |
| ·短路故障 | 第14页 |
| ·放电故障 | 第14-15页 |
| ·绝缘故障 | 第15-16页 |
| ·铁芯故障 | 第16-17页 |
| ·常用的故障检测技术 | 第17-20页 |
| ·离线检测技术 | 第17-20页 |
| ·在线监测技术 | 第20页 |
| ·变压器的状态信息 | 第20-22页 |
| ·变压器的信息参数 | 第21页 |
| ·状态信息参数的选取 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 分层式信息融合的变压器状态评估方法 | 第23-38页 |
| ·问题的提出 | 第23页 |
| ·人工神经网络的基本知识 | 第23-24页 |
| ·径向基函数神经网络(RBFN) | 第24-29页 |
| ·RBF 神经元 | 第24页 |
| ·网络拓扑结构 | 第24-26页 |
| ·自适应聚类中心选取学习算法(SASCC) | 第26-29页 |
| ·D-S 证据理论 | 第29-32页 |
| ·D-S 证据理论的基本内涵 | 第29-30页 |
| ·D-S 证据理论改进的合成规则 | 第30-31页 |
| ·D-S 证据推理信息融合决策的基本过程 | 第31-32页 |
| ·分层式信息融合的变压器状态评估模型 | 第32-35页 |
| ·评估模型的提出 | 第32-33页 |
| ·分层式信息融合的变压器状态评估模型 | 第33-35页 |
| ·基于模块神经网络的初步诊断层 | 第34页 |
| ·基于D-S证据推理的融合决策诊断层 | 第34-35页 |
| ·变压器主绝缘状态评估实例 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 变压器状态评估与信息管理系统的建立 | 第38-47页 |
| ·系统数据库的设计 | 第38-39页 |
| ·数据库的选择 | 第38页 |
| ·系统的结构 | 第38-39页 |
| ·系统的功能与构成 | 第39-45页 |
| ·主控模块 | 第39-41页 |
| ·数据管理系统 | 第41-43页 |
| ·状态评估子系统 | 第43-44页 |
| ·维修流程子系统 | 第44-45页 |
| ·面向对象数据库的实现 | 第45-46页 |
| ·系统的运行效果 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第52页 |
