变压器远程监测系统中故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1. 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-12页 |
| 2. DGA原理及诊断方法 | 第12-22页 |
| 2.1 DGA简介 | 第12页 |
| 2.2 DGA基本原理 | 第12-14页 |
| 2.2.1 油中气体产生原理 | 第12-13页 |
| 2.2.2 气体含量与故障对应关系 | 第13-14页 |
| 2.3 DGA诊断方法浅析 | 第14-20页 |
| 2.3.1 DGA基本诊断方法 | 第14-16页 |
| 2.3.2 可视化的DGA诊断 | 第16-18页 |
| 2.3.3 智能DGA诊断 | 第18-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-22页 |
| 3. 多分类相关向量机诊断方法 | 第22-36页 |
| 3.1 相关向量机简介 | 第22-26页 |
| 3.1.1 相关向量机基本理论 | 第22-24页 |
| 3.1.2 回归与分类 | 第24-26页 |
| 3.2 多模式分类方法 | 第26-27页 |
| 3.2.1 多RVM分类器组合实现 | 第26-27页 |
| 3.2.2 单mRVM分类器直接实现 | 第27页 |
| 3.3 mRVM原理简介 | 第27-30页 |
| 3.4 mRVM诊断实现 | 第30-35页 |
| 3.4.1 选取特征量 | 第30-31页 |
| 3.4.2 确定目标量 | 第31-32页 |
| 3.4.3 选取核函数 | 第32-33页 |
| 3.4.4 仿真实验 | 第33-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 4. 基于mRVM的集成诊断方法 | 第36-50页 |
| 4.1 故障细分集成诊断 | 第36-40页 |
| 4.1.1 改良三比值法简介 | 第37-38页 |
| 4.1.2 集成诊断实现 | 第38-40页 |
| 4.2 直观展示集成诊断 | 第40-43页 |
| 4.2.1 三角图形法简介 | 第40-41页 |
| 4.2.2 集成诊断实现 | 第41-43页 |
| 4.3 综合诊断 | 第43-47页 |
| 4.3.1 综合策略及可视化图形改进 | 第43-46页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第46-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-50页 |
| 5. 变压器远程监测系统的设计与实现 | 第50-68页 |
| 5.1 系统及功能模块介绍 | 第50-51页 |
| 5.2 各模块设计与实现 | 第51-64页 |
| 5.2.1 数据采集模块 | 第52-54页 |
| 5.2.2 状态监控模块 | 第54-57页 |
| 5.2.3 故障诊断模块 | 第57-58页 |
| 5.2.4 信息服务模块 | 第58-61页 |
| 5.2.5 系统通信模块 | 第61-64页 |
| 5.3 系统主要线程划分 | 第64-67页 |
| 5.4 小结 | 第67-68页 |
| 6. 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
