油浸式变压器智能评级诊断系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·变压器常见故障类型 | 第10-11页 |
| ·变压器状态评级和故障诊断 | 第11-13页 |
| ·变压器故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·变压器状态评级和智能化诊断方法 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 基于理想点法的变压器状态评级研究 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·理想点模型 | 第15-16页 |
| ·电力变压器状态评级信息体系的建立 | 第16-20页 |
| ·状态评级信息的确定 | 第16-17页 |
| ·变压器油中溶解气体信息分析 | 第17-18页 |
| ·变压器电气试验 | 第18页 |
| ·变压器家族系列质量缺陷记录 | 第18-19页 |
| ·变压器自身质量事件 | 第19-20页 |
| ·理想点排序诊断实例 | 第20-21页 |
| ·结论 | 第21-23页 |
| 第3章 变压器故障诊断的智能方法研究 | 第23-47页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·基于模糊数学的变压器故障诊断 | 第23-28页 |
| ·模糊诊断的基本原理 | 第23-24页 |
| ·变压器模糊诊断模型 | 第24-27页 |
| ·变压器故障的模糊诊断 | 第27-28页 |
| ·基于模糊聚类的变压器故障诊断 | 第28-33页 |
| ·模糊聚类的基本原理 | 第28-30页 |
| ·对故障油色谱数据的归一化处理 | 第30页 |
| ·模糊相似关系矩阵和传递闭包的求取 | 第30-32页 |
| ·模糊聚类故障诊断实例 | 第32-33页 |
| ·基于神经网络的变压器故障诊断 | 第33-40页 |
| ·BP 神经网络模型及其学习算法实现 | 第33-36页 |
| ·基于数据场势函数改进的 BP 神经网络 | 第36-37页 |
| ·基于神经网络的变压器故障诊断 | 第37-39页 |
| ·诊断实例 | 第39-40页 |
| ·基于物元可拓的变压器故障诊断 | 第40-46页 |
| ·物元可拓理论 | 第40-42页 |
| ·基于 DGA 技术的物元可拓变压器故障诊断 | 第42-45页 |
| ·变压器可拓诊断步骤及实例验证 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 电力变压器智能监测评级诊断系统开发 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·系统方案设计 | 第47-51页 |
| ·系统总体流程和模块 | 第47-49页 |
| ·可视化监测、评级与诊断模块 | 第49-51页 |
| ·智能监测评级诊断系统的实现 | 第51-57页 |
| ·专家系统简介 | 第52-53页 |
| ·变压器故障诊断专家分析系统 | 第53-55页 |
| ·专家分析系统实例验证 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
