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基于支持向量机的变压器状态评估与故障诊断的研究

摘要第1页
ABSTRACT第4-7页
第一章 引言第7-13页
   ·选题背景及研究意义第7-8页
   ·变压器状态评估研究现状第8-9页
   ·变压器故障诊断研究现状第9-12页
     ·传统的变压器故障诊断方法第9-10页
     ·各种智能方法在变压器故障诊断中的研究现状第10-11页
     ·支持向量机在变压器故障诊断中的应用第11-12页
   ·论文的主要研究工作及组织结构第12-13页
第二章 支持向量机理论简介第13-21页
   ·前言第13-14页
   ·支持向量分类机第14-16页
     ·支持向量机线性可分第14-15页
     ·非线性情形第15-16页
     ·核函数的选取第16页
   ·支持向量机多分类第16-18页
     ·一次求解多分类第16-17页
     ·支持向量机多类分类方法第17-18页
   ·支持向量机回归第18-20页
     ·支持向量机回归基本理论第18-20页
     ·支持向量机回归方法的特点第20页
   ·小结第20-21页
第三章 电力变压器状态评估信息第21-32页
   ·引言第21页
   ·电力变压器状态评估体系的建立第21-24页
     ·建立状态评估体系遵循的原则第21-22页
     ·电力变压器状态评估体系的建立第22-24页
   ·变压器评分模型的选取第24-25页
   ·变压器状态评估指标体系的量化第25-31页
     ·定量指标的描述第25-29页
       ·油色谱溶解气体分析第25-27页
       ·电气试验项目分析第27-28页
       ·绝缘油特性试验第28-29页
     ·定性指标的量化第29-31页
   ·小结第31-32页
第四章 基于支持向量机回归的变压器状态评估第32-38页
   ·引言第32页
   ·基于支持向量机回归的变压器状态评估模型第32-34页
   ·支持向量机评价结果第34页
   ·基于支持向量机回归的变压器状态评估步骤第34-35页
   ·实例分析第35-37页
   ·小结第37-38页
第五章 基于主成分分析和支持向量机的变压器故障诊断第38-47页
   ·引言第38页
   ·主成分分析第38-41页
     ·主成分原理第38-40页
     ·主成分的特性第40-41页
   ·基于PCA 和SVM 的变压器故障诊断第41-46页
     ·变压器故障诊断模型的建立第41-42页
     ·主成分分析用于变压器故障特征提取第42-43页
     ·基于PCA 和SVM 的变压器故障诊断过程第43-46页
   ·小结第46-47页
第六章 结论与展望第47-48页
参考文献第48-52页
致谢第52-53页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第53页

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