| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 油中溶解气体监测方法的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 油中溶解气体分析在变压器故障诊断中的应用 | 第11-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 故障样本集的建立与筛选 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 样本集的建立 | 第18-20页 |
| 2.2.1 层次分解模型的建立 | 第19页 |
| 2.2.2 基于层次分解模型的样本集 | 第19-20页 |
| 2.3 样本集的筛选 | 第20-23页 |
| 2.3.1 样本集初选 | 第20-21页 |
| 2.3.2 样本集精选 | 第21-23页 |
| 2.4 样本的标准化处理 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 识别系统的建立 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 人工神经网络模型 | 第25-35页 |
| 3.2.1 人工神经网络模型简介 | 第25-26页 |
| 3.2.2 BP网络 | 第26-31页 |
| 3.2.3 径向基网络 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 油中溶解气体数据的判断 | 第36-53页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 对油中溶解气体的判断方法 | 第36-37页 |
| 4.3 对油中溶解气体数据的判断 | 第37-51页 |
| 4.3.1 对变压器故障的初步识别 | 第38-41页 |
| 4.3.2 对于过热故障的识别 | 第41-46页 |
| 4.3.3 对于放电故障的判断 | 第46-51页 |
| 4.4 结论 | 第51-53页 |
| 第5章 组合诊断模型 | 第53-60页 |
| 5.1 引言 | 第53-54页 |
| 5.2 Adaboost算法介绍与实现 | 第54-57页 |
| 5.2.1 Adaboost算法简介 | 第54-55页 |
| 5.2.2 Adaboost算法的实现 | 第55-56页 |
| 5.2.3 Adaboost算法的检验 | 第56-57页 |
| 5.3 采用Adaboost算法对DGA数据的分类 | 第57-59页 |
| 5.3.1 对变压器故障的初步识别 | 第57页 |
| 5.3.2 对过热故障的识别 | 第57-59页 |
| 5.4 结论 | 第59-60页 |
| 第6章 故障诊断专家系统的开发 | 第60-70页 |
| 6.1 引言 | 第60页 |
| 6.2 诊断专家系统基本框架 | 第60-62页 |
| 6.2.1 知识库的建立 | 第60-62页 |
| 6.2.2 诊断标准与诊断方法 | 第62页 |
| 6.3 人机界面的实现方式 | 第62-69页 |
| 6.3.1 应用程序主框架 | 第62-63页 |
| 6.3.2 知识库管理模块 | 第63-65页 |
| 6.3.3 数据信息输入模块 | 第65-67页 |
| 6.3.4 故障诊断模块 | 第67-69页 |
| 6.4 结论 | 第69-70页 |
| 第7章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 结论 | 第70-71页 |
| 7.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |