| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 光声光谱技术原理 | 第17-28页 |
| ·气体红外吸收理论 | 第17-19页 |
| ·气体分子吸收理论 | 第17-18页 |
| ·气体的吸收定律 | 第18-19页 |
| ·光声信号的产生 | 第19-25页 |
| ·气体分子的特性 | 第19-21页 |
| ·光与物质的相互作用 | 第21-25页 |
| ·变压器油中故障气体及光声信号分析 | 第25-28页 |
| ·故障气体的产生 | 第25-26页 |
| ·故障类型与气体对应关系 | 第26-28页 |
| 第3章 光声光谱系统的设计 | 第28-48页 |
| ·光声光谱系统的设计 | 第28-42页 |
| ·对试验平台光源的选择 | 第28-33页 |
| ·光声池的设计 | 第33-41页 |
| ·光声光谱检测系统的整体结构 | 第41-42页 |
| ·光声光谱检测系统的实验结果与分析 | 第42-48页 |
| ·甲烷气体及乙炔气体的光声特性 | 第42-45页 |
| ·甲烷及乙炔气体的定量分析 | 第45-48页 |
| 第4章 动态模糊神经网络原理及算法 | 第48-58页 |
| ·动态模糊神经网络（D-FNN）的提出 | 第48-49页 |
| ·动态模糊神经网络含义与特点 | 第49页 |
| ·D-FNN 的网络结构 | 第49-52页 |
| ·动态模糊神经网络的算法 | 第52-58页 |
| ·系统模糊规则的产生准则 | 第52-53页 |
| ·前提参数的确定 | 第53-54页 |
| ·网络权值的确定 | 第54-55页 |
| ·系统模糊规则的修剪技术 | 第55-58页 |
| 第5章 动态模糊神经网络用于变压器故障预测 | 第58-76页 |
| ·动态模糊神经网络用于变压器故障预测的原理 | 第58-59页 |
| ·动态模糊神经网络用于变压器故障的预测 | 第59-67页 |
| ·样本数据的选取及预处理 | 第59-60页 |
| ·网络结构及隶属函数的确定 | 第60-61页 |
| ·动态模糊神经网络的训练 | 第61-65页 |
| ·系统性能评价标准 | 第65-66页 |
| ·变压器故障预测 | 第66-67页 |
| ·基于改进型 BP 神经网络的变压器故障预测模型研究 | 第67-75页 |
| ·激励函数的选择 | 第67页 |
| ·训练函数的选择 | 第67-69页 |
| ·隐含层层数的选择 | 第69-71页 |
| ·BP 网络模型的建立 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 导师简介 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |