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 |