| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 本文研究背景意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-20页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 变压器评估与诊断的系统构建 | 第22-42页 |
| 2.1 多维度信息融合的变压器评估与诊断框架 | 第22-23页 |
| 2.2 变压器数据监测体系的建立 | 第23-31页 |
| 2.3 变压器在线监测技术的应用 | 第31-37页 |
| 2.4 数据的预处理 | 第37-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于支持概率距离的变压器在线状态评估 | 第42-65页 |
| 3.1 D-S证据理论 | 第42-46页 |
| 3.2 基于支持概率距离的改进证据理论融合方法 | 第46-51页 |
| 3.3 基于多维信息融合电力变压器在线状态评估模型 | 第51-59页 |
| 3.4 实例分析 | 第59-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于深度学习的变压器在线故障诊断 | 第65-90页 |
| 4.1 深度学习神经网络基本概念及其方法 | 第65-66页 |
| 4.2 稀疏深度置信网络模型 | 第66-76页 |
| 4.3 基于稀疏深度置信网络的变压器故障诊断模型 | 第76-79页 |
| 4.4 性能测试及实际工程验证 | 第79-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 结论与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-101页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 附件 | 第104页 |