| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究的动态 | 第10-12页 |
| 1.2.1 故障检修阶段 | 第10页 |
| 1.2.2 周期性预防性维修阶段 | 第10页 |
| 1.2.3 状态检修 | 第10-11页 |
| 1.2.4 目前我们国内变电设备状态检修开展情况 | 第11-12页 |
| 第2章 变电设备状态检修策略研究 | 第12-25页 |
| 2.1 课题研究内容 | 第12页 |
| 2.2 讨论宁波电业局状态信息量的采集 | 第12-14页 |
| 2.3 对状态检修的策略进行研究 | 第14-24页 |
| 2.3.1 以主要变电设备变压器为例进行状态检修策略研究 | 第14-24页 |
| 2.3.1.1 变压器的典型缺陷分析 | 第14页 |
| 2.3.1.2 变压器状态评价分析流程 | 第14-15页 |
| 2.3.1.3 变压器状态检修评价导则的制定 | 第15-20页 |
| 2.3.1.4 变压器评估报告 | 第20-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 变电设备状态评估系统设计 | 第25-33页 |
| 3.1 设计状态评估系统的意义 | 第25页 |
| 3.2 变电设备状态评估系统设计 | 第25-31页 |
| 3.2.1 状态评估系统界面的设计与实现 | 第25-27页 |
| 3.2.2 状态评估系统数据库的建立 | 第27-28页 |
| 3.2.3 状态评估系统评估功能模块建立 | 第28-31页 |
| 3.2.3.1 专家系统概述 | 第28-30页 |
| 3.2.3.2 设备故障诊断过程中的模糊问题 | 第30-31页 |
| 3.2.3.3 设备状态评估模型的建立 | 第31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 借助人工神经网络建立设备故障模型 | 第33-37页 |
| 4.1 引入人工神经网络算法背景 | 第33页 |
| 4.2 人工神经网络应用 | 第33-36页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第33页 |
| 4.2.2 BP人工神经网络应用 | 第33-34页 |
| 4.2.3 BP人工神经网络算法在变压器状态评估中的应用 | 第34-35页 |
| 4.2.4 仿真分析 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 结论与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 结论 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 作者简介 | 第44页 |