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基于信息融合的大型电力变压器故障诊断

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第7-18页
 1.1 引言第7-8页
 1.2 电力变压器试验方法分析第8-10页
 1.3 获得电力变压器状态信息常用方法分析第10-11页
 1.4 人工智能技术在变压器故障诊断中的应用第11-16页
  1.4.1 专家系统(ES)第11-13页
  1.4.2 人工神经网络(ANN)第13-14页
  1.4.3 模糊理论(FZ)第14-15页
  1.4.4 遗传算法(GA)第15-16页
  1.4.5 几种智能方法的综合第16页
 1.5 本文的主要工作第16-18页
2 基本原理第18-39页
 2.1 基于变压器油气相色谱分析的故障判断原理第18-21页
 2.2 模糊数学第21-27页
  2.2.1 模糊聚类分析第21-24页
  2.2.2 模糊模式识别第24-25页
  2.2.3 综合评判第25-27页
 2.3 BP神经网络第27-31页
 2.4 遗传算法第31-37页
 2.5 信息融合技术第37-39页
3 基于信息融合技术的变压器故障诊断模型第39-45页
 3.1 基于 BP网络的故障特征融合第39-42页
 3.2 故障诊断与信息融合的关系第42-44页
 3.3 基于信息融合技术的变压器故障诊断系统结构第44-45页
4 算例结果及分析第45-51页
 4.1 原始训练样本集的建立第45-47页
 4.2 网络训练与测试第47-50页
 4.3 数据分析第50-51页
5 结束语第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间发表的学术论文目录第56-57页
学位论文评阅及答辩情况表第57页

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