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大型变压器定量风险评估方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·课题的研究目的和意义第9页
   ·风险评估方法的研究现状第9-10页
   ·论文的主要研究工作第10-12页
第二章 风险评估理论基础第12-29页
   ·风险与风险评估概念第12-15页
   ·层次分析法第15-17页
     ·层次分析法概述第15页
     ·层次分析法步骤第15-17页
   ·模糊层次分析法概述第17-22页
     ·模糊层次分析法的基本概念与定义第18-20页
     ·建立递阶层次结构模型第20页
     ·构造三角模糊数判断矩阵第20-21页
     ·单层次要素模糊权重计算第21页
     ·去模糊化处理第21页
     ·层次总排序第21-22页
   ·FAHP 应用举例第22-24页
   ·人工神经网络技术概述第24-29页
     ·人工神经网络简介及其特征第24-25页
     ·BP 神经网络结构分析第25-27页
     ·径向基函数神经网络理论第27-28页
     ·基于径向基函数神经网络的综合评价模型初探第28-29页
第三章 大型变压器风险评估及关键问题研究第29-35页
   ·大型变压器风险评估过程第29页
   ·大型变压器风险评估过程中需要解决的关键问题第29-30页
   ·资产评估第30-31页
   ·资产损失程度评估第31-33页
   ·平均故障率评估与计算第33页
   ·变压器风险确定第33-34页
   ·变压器风险处理原则第34-35页
第四章 基于 FAHP-ANN 变压器故障的风险评估方法第35-50页
   ·变压器故障及故障特点分析第35-37页
     ·变压器故障分析第35-36页
     ·变压器故障特点第36-37页
   ·基于 FAHP 方法与 ANN 结合的构建思路第37-38页
   ·基于 FAHP-ANN 变压器故障的风险评估方法实现第38-49页
     ·风险指标的确定第38-39页
     ·输入量的模糊预处理第39页
     ·变压器风险评估中 BP 网络的建立第39页
     ·学习样本的建立第39-41页
     ·隐含层神经元数目的确定第41页
     ·BP 神经网络评估模型的训练和仿真第41-45页
     ·基于 RBF 网络的综合评价模型的建立第45-49页
   ·小结第49-50页
第五章 大型变压器风险评估案例第50-57页
   ·某 110k v 变压器故障经过及实验情况第50页
   ·大型变压器风险评估实施第50-57页
     ·变压器资产评估第50页
     ·变压器资产损失程度评估第50-51页
     ·利用 FAHP-ANN 网络进行变压器故障概率的评估第51-56页
     ·变压器风险值计算与风险等级确定第56-57页
第六章 结论与展望第57-59页
   ·主要结论第57页
   ·后续研究工作的展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录 A(攻读学位期间发表论文目录)第64页

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