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 |