| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断研究现状 | 第9-12页 |
| 1.1.1 传统方法 | 第9-11页 |
| 1.1.2 基于人工智能的方法 | 第11-12页 |
| 1.2 基于证据理论的故障诊断研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 选题意义及背景 | 第13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章D-S证据理论基础 | 第15-20页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 D-S证据理论的基本概念 | 第15-17页 |
| 2.2.1 识别框架 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基本信任分配函数 | 第16-17页 |
| 2.2.3 信任函数 | 第17页 |
| 2.2.4 似然函数 | 第17页 |
| 2.3 D-S合成规则 | 第17-19页 |
| 2.4 D-S证据理论的发展趋势 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 大卫三角形法故障诊断结果的基本信任分配函数研究 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 大卫三角形法故障区域的研究 | 第20-22页 |
| 3.3 有限元法的基础理论 | 第22-23页 |
| 3.3.1 有限元法的基本思想 | 第22页 |
| 3.3.2 有限元法求解基本步骤 | 第22-23页 |
| 3.4 基于大卫三角形故障区域的基本信任分配函数构造 | 第23-25页 |
| 3.5 实例计算 | 第25-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于模糊综合评判的BPA构造研究 | 第29-41页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 模糊综合评判基础理论 | 第29-34页 |
| 4.2.1 隶属函数的基本理论 | 第30-33页 |
| 4.2.2 主成分分析法计算权重 | 第33-34页 |
| 4.3 基于模糊综合评判的BPA构造 | 第34-38页 |
| 4.3.1 隶属函数的构造 | 第34-37页 |
| 4.3.2 权重的计算 | 第37-38页 |
| 4.4 实例计算 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 变压器故障诊断结果的信息融合 | 第41-47页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 信息融合理论 | 第41-42页 |
| 5.3 基于证据理论的变压器故障诊断 | 第42-44页 |
| 5.3.1 诊断模型 | 第42页 |
| 5.3.2 基本信任分配函数 | 第42-43页 |
| 5.3.3 证据合成 | 第43-44页 |
| 5.4 实例应用 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
