电力设备故障分析诊断系统研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 课题研究目的与意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 相关技术 | 第16-23页 |
| 2.1 数据仓库 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据仓库 | 第16-17页 |
| 2.1.2 与传统数据库的区别 | 第17页 |
| 2.1.3 数据仓库的关键问题 | 第17-18页 |
| 2.1.4 数据仓库体系结构 | 第18-19页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第19-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第19页 |
| 2.2.2 数据挖掘的主要方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据挖掘的流程 | 第20-21页 |
| 2.3 联机处理分析OLAP | 第21页 |
| 2.4 OLAP、数据仓库及数据挖掘之间的关系 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 电力设备故障信息数据仓库设计 | 第23-38页 |
| 3.1 电力设备故障指标 | 第23-26页 |
| 3.1.1 设备简介 | 第23-24页 |
| 3.1.2 设备指标 | 第24-26页 |
| 3.2 电力设备故障分析数据仓库设计 | 第26-37页 |
| 3.2.1 必要性 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据仓库总体结构 | 第27-34页 |
| 3.2.3 OLAP分析 | 第34-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于贝叶斯算法的故障分析 | 第38-51页 |
| 4.1 故障分析的基本方法 | 第38页 |
| 4.2 故障特征量 | 第38-39页 |
| 4.3 贝叶斯原理 | 第39-42页 |
| 4.3.1 贝叶斯网络简介 | 第39-40页 |
| 4.3.2 朴素贝叶斯 | 第40-42页 |
| 4.4 基于贝叶斯分类器的诊断模型 | 第42-46页 |
| 4.4.1 算法流程图 | 第42页 |
| 4.4.2 特征量 | 第42-43页 |
| 4.4.3 故障类 | 第43-44页 |
| 4.4.4 样本离散化 | 第44-45页 |
| 4.4.5 故障模型的建立 | 第45-46页 |
| 4.5 分类器算法简介 | 第46-48页 |
| 4.6 实例验证 | 第48-50页 |
| 4.6.1 试验1 | 第48-49页 |
| 4.6.2 试验2 | 第49-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 电力设备故障分析系统 | 第51-63页 |
| 5.1 系统设计思路 | 第51-53页 |
| 5.1.1 系统结构 | 第51-52页 |
| 5.1.2 系统设计流程 | 第52-53页 |
| 5.2 系统实现 | 第53-58页 |
| 5.2.1 接口程序 | 第53-54页 |
| 5.2.2 不良数据辨识 | 第54-55页 |
| 5.2.3 数据预处理程序 | 第55-56页 |
| 5.2.4 故障分析程序 | 第56-58页 |
| 5.3 人机交互实现 | 第58-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表论文及科研情况 | 第69页 |
