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油浸式电力变压器故障诊断的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·课题研究的目的与意义第10-11页
   ·油浸式电力变压器故障诊断发展现状和发展方向第11-14页
     ·油浸式电力变压器国内外的研究和发展概况第11-13页
     ·油浸式电力变压器的故障类型分析第13-14页
   ·本论文的主要工作和论文结构第14-16页
     ·论文结构第14-15页
     ·主要工作第15-16页
第二章 油浸式电力变压器的故障诊断技术第16-25页
   ·故障诊断的必要性第16-17页
   ·故障诊断的基本原理第17页
   ·油浸式电力变压器的结构原理和应用范围第17-18页
   ·油浸式电力变压器的故障诊断技术第18-24页
     ·油中溶解气体分析法第19-20页
     ·三比值法第20-21页
     ·人工智能技术第21-24页
       ·变压器故障诊断的神经网络第21-22页
       ·变压器故障诊断的模糊技术第22-23页
       ·变压器故障诊断的专家系统第23-24页
   ·小结第24-25页
第三章 模拟退火算法和遗传算法第25-34页
   ·遗传算法第25-29页
     ·遗传算法的形成和发展第25-26页
     ·遗传算法的基本思想第26-27页
     ·遗传算法的基本过程第27-29页
   ·模拟退火优化算法第29-32页
     ·模拟退火优化算法的形成和发展第29页
     ·模拟退火优化算法的基本思想第29-30页
     ·模拟退火算法的关键参数和基本操作流程第30-32页
   ·模拟退火算法与遗传算法的性能比较第32-33页
   ·小结第33-34页
第四章 基于模糊IEC三比值法的电力变压器故障诊断第34-43页
   ·引言第34-35页
   ·变压器的模糊IEC三比值故障诊断系统第35-36页
   ·遗传算法优化模糊规则表第36-38页
   ·自举法处理DGA样本第38-39页
   ·仿真实例与结果分析第39-41页
   ·小结第41-43页
第五章 基于模拟退火的变压器故障诊断第43-53页
   ·引言第43页
   ·小波神经网络第43-46页
     ·小波变换的发展第44页
     ·神经网络的发展第44-45页
     ·小波神经网络模型第45-46页
   ·模拟退火算法优化网络第46-48页
   ·仿真实例与结果分析第48-52页
   ·小结第52-53页
第六章 结束语第53-55页
   ·结论与工作第53-54页
   ·存在问题与展望第54-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-62页
攻读学位期间主要的研究成果第62页

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