智慧社区配电变压器在线监控与故障诊断方法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·变压器故障诊断技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第17-31页 |
| ·遗传算法 | 第17-19页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第17-18页 |
| ·遗传算法优点 | 第18-19页 |
| ·神经网络 | 第19-22页 |
| ·简单的人工神经元模型 | 第19-20页 |
| ·神经网络模型 | 第20-22页 |
| ·神经网络BP算法 | 第22-28页 |
| ·BP网络结构 | 第23-24页 |
| ·BP算法学习过程 | 第24-27页 |
| ·BP算法的改进 | 第27-28页 |
| ·遗传算法与神经网络结合的理论基础 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 BP神经网络的故障诊断研究 | 第31-41页 |
| ·配电变压器主要电气结构 | 第31-32页 |
| ·配电变压器常见故障类型 | 第32-34页 |
| ·短路故障 | 第32页 |
| ·绝缘故障 | 第32-33页 |
| ·放电故障 | 第33页 |
| ·油中溶解气体与故障类型的关系 | 第33-34页 |
| ·BP网络诊断模型的建立 | 第34-38页 |
| ·输入特征向量的确定 | 第35页 |
| ·输出特征向量的确定 | 第35页 |
| ·网络隐含层选择 | 第35-36页 |
| ·隐含层节点数的选择方法 | 第36-37页 |
| ·网络训练参数 | 第37-38页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第38-39页 |
| ·样本数据提取 | 第38页 |
| ·实验及结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 遗传算法优化BP网络的故障诊断研究 | 第41-51页 |
| ·遗传算法优化BP网络的基本思想 | 第41页 |
| ·遗传-BP网络混合算法模型的建立 | 第41-44页 |
| ·BP网络的设计 | 第41页 |
| ·编码方法的选择 | 第41-42页 |
| ·初始种群的产生 | 第42页 |
| ·适应值函数的设计 | 第42-43页 |
| ·遗传操作的设计 | 第43-44页 |
| ·最大迭代次数设定 | 第44页 |
| ·遗传-BP网络混合算法流程 | 第44-45页 |
| ·仿真实验及测试 | 第45-48页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第45-47页 |
| ·测试实例分析 | 第47-48页 |
| ·遗传-BP网络在系统中的应用 | 第48-50页 |
| ·Java调用MATLAB基本原理 | 第48-49页 |
| ·COM技术使用条件 | 第49页 |
| ·将.m文件生成.jar文件 | 第49页 |
| ·在Java中调用生成的.jar文件 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 在线监控与故障诊断子系统设计与实现 | 第51-67页 |
| ·智慧社区服务集成系统简介 | 第51-54页 |
| ·集成系统体系结构 | 第51-53页 |
| ·集成系统功能结构 | 第53-54页 |
| ·配电变压器在线监控与故障诊断子系统 | 第54-58页 |
| ·系统设计目标 | 第54-55页 |
| ·系统运行环境 | 第55页 |
| ·系统拓扑结构 | 第55-57页 |
| ·系统功能结构 | 第57-58页 |
| ·系统数据库设计 | 第58-61页 |
| ·数据库表设计 | 第58-61页 |
| ·数据表逻辑关系 | 第61页 |
| ·子系统运行分析 | 第61-66页 |
| ·运行监控模块 | 第62-64页 |
| ·运维管理模块 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
