基于神经网络的变压器故障诊断系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的提出与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 变压器故障诊断研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 变压器故障诊断传统的方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于人工智能的故障诊断方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容以及各章内容的安排 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第11页 |
| 1.3.2 论文安排 | 第11-13页 |
| 2 研究的相关理论 | 第13-27页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 变压器故障类型 | 第13-14页 |
| 2.2.1 过热故障 | 第13页 |
| 2.2.2 放电故障 | 第13-14页 |
| 2.3 变压器常见故障以及其与特征气体的关系 | 第14-16页 |
| 2.4 DGA 的变压器诊断方法 | 第16-20页 |
| 2.5 神经网络相关知识 | 第20-27页 |
| 2.5.1 神经网络简介 | 第20页 |
| 2.5.2 神经网络的构成 | 第20-24页 |
| 2.5.3 BP 算法的改进算法 | 第24-27页 |
| 3 基于神经网络的变压器故障诊断系统的分析与设计 | 第27-32页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第27页 |
| 3.2 系统总体设计 | 第27-29页 |
| 3.3 系统的功能模块设计 | 第29页 |
| 3.4 模块功能的具体设计 | 第29-32页 |
| 4 基于神经网络的变压器故障诊断系统的实现 | 第32-49页 |
| 4.1 数据管理模块 | 第32-45页 |
| 4.2 网络训练模块 | 第45-48页 |
| 4.3 故障诊断模块 | 第48-49页 |
| 5 故障诊断系统的界面操作 | 第49-59页 |
| 5.1 开发平台 | 第49页 |
| 5.2 系统使用的主要技术 | 第49-52页 |
| 5.3 系统的具体实现操作界面 | 第52-55页 |
| 5.4 故障诊断结果的比较 | 第55-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 本文的总结 | 第59页 |
| 6.2 今后待研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
