电力变压器故障诊断系统研究与实现
| 目录 | 第1-6页 |
| 图目录 | 第6-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·CMS2000集成式变电站状态监测系统概述 | 第10页 |
| ·本系统在CMS2000系统中所起的作用 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容概述 | 第11-13页 |
| 第二章 电力变压器故障诊断技术综述 | 第13-22页 |
| ·变压器油中溶解气体特征 | 第13-14页 |
| ·基于DGA的变压器故障诊断基本原理 | 第14-15页 |
| ·现行检测模式 | 第15页 |
| ·电力变压器故障诊断技术国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·故障诊断现行分析方法 | 第16-18页 |
| ·故障诊断专家系统技术 | 第18页 |
| ·基于模糊理论故障诊断技术 | 第18页 |
| ·基于神经网络故障诊断技术 | 第18-19页 |
| ·其他诊断技术 | 第19-20页 |
| ·综合诊断技术 | 第20页 |
| ·远程诊断技术 | 第20-21页 |
| ·存在问题及解决思路 | 第21-22页 |
| 第三章 基于变压器油中气体产气率的故障诊断 | 第22-29页 |
| ·油中气体产气速率基本概念 | 第22-23页 |
| ·小波分析方法基本原理 | 第23-24页 |
| ·小波分析基函数的选择和分析工具的确定 | 第24-25页 |
| ·变压器油中气体分析样本的选择和分析 | 第25-27页 |
| ·样本数据的降噪处理 | 第25-26页 |
| ·样本数据小波变换分析 | 第26-27页 |
| ·产气率分析在变压器故障监测中的结论 | 第27-29页 |
| 第四章 基于模糊理论的变压器智能故障诊断 | 第29-40页 |
| ·理论知识介绍 | 第29-32页 |
| ·模糊诊断基本原理 | 第29页 |
| ·模式聚类基本原理 | 第29-30页 |
| ·模糊理论主要定义 | 第30-32页 |
| ·诊断模型 | 第32-40页 |
| ·模糊故障检测 | 第32-35页 |
| ·模糊故障辨别 | 第35页 |
| ·模式聚类诊断 | 第35-40页 |
| 第五章 变压器故障诊断系统实现 | 第40-47页 |
| ·系统开发平台 | 第40页 |
| ·系统功能结构 | 第40-42页 |
| ·系统主要功能模块设计 | 第42-47页 |
| ·模糊故障检测模块 | 第43页 |
| ·模糊故障辨别模块 | 第43-44页 |
| ·模式聚类诊断模块 | 第44-47页 |
| 第六章 变压器故障诊断系统应用实例 | 第47-54页 |
| ·故障诊断实例分析 | 第47-53页 |
| ·使用产气率进行故障检测 | 第47页 |
| ·使用模糊辨别进行故障诊断 | 第47-51页 |
| ·使用模式聚类进行诊断 | 第51-53页 |
| ·本章总结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结及进一步工作展望 | 第54-56页 |
| ·主要内容和创新 | 第54页 |
| ·研究和展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 笔者读硕期间发表论文 | 第61页 |
