| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·本课题的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 电力变压器故障诊断概述 | 第13-21页 |
| ·电力变压器运行中常见的故障 | 第13-15页 |
| ·铁心故障 | 第13页 |
| ·绕组故障 | 第13页 |
| ·分接头开关故障 | 第13-14页 |
| ·油和油纸绝缘故障 | 第14页 |
| ·放电性故障 | 第14-15页 |
| ·变压器故障检测的常用方法 | 第15页 |
| ·充油变压器内部故障与油中特征气体的关系 | 第15-16页 |
| ·充油变压器的故障诊断方法 | 第16-17页 |
| ·根据油中溶解气体组分含量判断故障的方法 | 第16页 |
| ·根据产气速率的故障判定方法 | 第16-17页 |
| ·判断变压器故障性质的方法 | 第17-19页 |
| ·三比值法 | 第17-19页 |
| ·无编码比值法 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于人工神经网络的电力变压器DGA 故障诊断方法 | 第21-37页 |
| ·人工神经网络模型简介 | 第21-26页 |
| ·神经元模型 | 第21-22页 |
| ·BP 网络原理及其学习算法 | 第22-23页 |
| ·BP 算法常用的改进方法 | 第23-25页 |
| ·基于误差自动调节修正因子的自适应修改学习率法 | 第25-26页 |
| ·基于改进BP 神经网络的变压器故障诊断 | 第26-35页 |
| ·变压器故障诊断模型的确立 | 第26-29页 |
| ·BP 神经网络训练的仿真 | 第29-34页 |
| ·诊断结果 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于粗糙集理论和Petri 网的电力变压器故障诊断 | 第37-59页 |
| ·基于完备信息系统的粗糙集理论 | 第37-38页 |
| ·知识的定义 | 第37页 |
| ·知识表达系统 | 第37-38页 |
| ·决策表 | 第38页 |
| ·知识的化简 | 第38页 |
| ·基于不完备信息系统的粗糙集理论 | 第38-43页 |
| ·不完备信息系统的定义 | 第39页 |
| ·不完备信息系统中粗糙集模型的拓展 | 第39-40页 |
| ·基于不完备信息系统的决策表属性约简 | 第40-41页 |
| ·规则提取 | 第41-43页 |
| ·Petri 网简介 | 第43-46页 |
| ·Petri 网的概述 | 第43-44页 |
| ·Petri 网的特点 | 第44页 |
| ·Petri 网的应用 | 第44-45页 |
| ·Petri 网的概念 | 第45-46页 |
| ·Petri 网的知识表示和推理 | 第46-49页 |
| ·产生式规则的Petri 网表示 | 第46页 |
| ·基于Petri 网矩阵表示的推理机 | 第46-48页 |
| ·基于Petri 网矩阵运算推理 | 第48-49页 |
| ·基于粗糙集理论和Petri 网的电力变压器故障诊断模型构建 | 第49-56页 |
| ·粗糙集理论和Petri 网结合 | 第49-51页 |
| ·基于不完备信息粗糙集理论和Petri 网的模型构建 | 第51-56页 |
| ·变压器故障诊断实例 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
