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基于混沌特性的变压器局部放电特征提取及绝缘劣化的诊断

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-18页
   ·变压器油纸绝缘局部放电检测的研究意义第10-11页
   ·局部放电的检测方法第11-13页
   ·绝缘介质的电劣化第13-14页
   ·局部放电特征参量在绝缘劣化研究中的进展第14-16页
   ·混沌理论的发展及研究现状第16-17页
   ·本文研究的主要内容第17-18页
2 油纸绝缘局部放电劣化实验第18-34页
   ·引言第18页
   ·绕组匝间绝缘缺陷的试验模型第18-20页
   ·油纸绝缘电寿命实验第20-29页
     ·加速寿命实验的定义及基本实验方法第21页
     ·油纸绝缘电劣化寿命模型第21-22页
     ·Weibull 分布在寿命分析中的应用第22-23页
     ·电寿命实验设计第23-25页
     ·电寿命实验步骤第25页
     ·电击穿实验结果及分析第25-28页
     ·油纸绝缘电寿命模型参数的选择第28-29页
   ·局部放电劣化实验第29-33页
   ·油纸绝缘局部放电实验结果第33页
   ·小结第33-34页
3 局部放电劣化混沌特征参量提取第34-52页
   ·引言第34页
   ·混沌的定义及主要特征第34-35页
     ·混沌的定义第34-35页
     ·混沌的主要特征第35页
   ·混沌相空间重构理论及方法第35-36页
     ·相空间重构第35-36页
     ·相空间重构时延和嵌入维数的选择第36页
   ·混沌特征参量的定义第36-37页
     ·Lyapunov 指数第36页
     ·分形维数第36-37页
     ·Kolmogorov 熵第37页
   ·局部放电混沌特征参量的提取第37-46页
     ·局部放电时间序列具有混沌特性第38-39页
     ·局部放电时间序列Lyapunov 指数的计算第39-44页
     ·局部放电时间序列关联维数的计算第44-46页
     ·局部放电时间序列K 熵的计算第46页
   ·局部放电混沌特征参量的计算结果与分析第46-49页
   ·小结第49-52页
4 基于 BP 神经网络的局部放电导致油纸绝缘劣化诊断第52-64页
   ·引言第52页
   ·人工神经网络理论基础第52-54页
     ·人工神经元模型第52-54页
     ·人工神经网络的学习方式第54页
   ·BP 神经网络第54-57页
     ·BP 神经网络的结构第55页
     ·BP 神经网络的改进算法第55-57页
   ·油纸绝缘局部放电劣化识别的BP 神经网络的建立第57-58页
     ·开发工具的选择第57页
     ·BP 网络输入层和输出层的确定第57页
     ·样本数据的预处理第57-58页
     ·激活函数的选择第58页
     ·隐含层及隐含层神经元数的确定第58页
   ·基于BP 神经网络油纸绝缘缺陷劣化状况的诊断及分析第58-63页
     ·网络训练及测试样本第58-59页
     ·BP 标准算法的诊断及分析第59-61页
     ·改进BP 网络算法的诊断及分析第61-63页
   ·小结第63-64页
5 结论与展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页
附录第72页
 A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第72页
 B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第72页

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