| 致谢 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 第一章 绪论 | 第18-29页 |
| 1.1 引言 | 第18-19页 |
| 1.2 基于振动分析法的变压器带电监测与故障诊断研究的发展现状 | 第19-26页 |
| 1.2.1 变压器振动特征及其提取方法研究 | 第19-20页 |
| 1.2.2 变压器振动模型研究 | 第20-26页 |
| 1.3 本文研究的主要工作 | 第26-27页 |
| 1.4 本文的主要创新点 | 第27-29页 |
| 2 第二章 单一振动源激励下的绕组径向振动特性研究 | 第29-45页 |
| 2.1 概述 | 第29-30页 |
| 2.2 铁心振动源激励下的绕组径向振动及其特性 | 第30-44页 |
| 2.2.1 实验对象与方法 | 第31-32页 |
| 2.2.2 实验内容 | 第32-34页 |
| 2.2.3 实验结果与讨论 | 第34-43页 |
| 2.2.4 绕组激励源对绕组的径向振动特性的影响 | 第43-44页 |
| 2.3 小结 | 第44-45页 |
| 3 第三章 变压器振动系统中的信号盲分离体系架构研究 | 第45-55页 |
| 3.1 概述 | 第45页 |
| 3.2 盲分离技术基础 | 第45-47页 |
| 3.2.1 问题概述 | 第45-46页 |
| 3.2.2 基于非独立/相关源的盲信号分离技术 | 第46-47页 |
| 3.3 变压器振动系统中的振动信号盲分离问题 | 第47-53页 |
| 3.3.1 变压器振动信号的盲分离方法研究 | 第47-48页 |
| 3.3.2 变压器振动信号的混合模型 | 第48-53页 |
| 3.4 小结 | 第53-55页 |
| 4 第四章 基于改进TIFROM算法的振动信号盲分离方法研究与应用 | 第55-85页 |
| 4.1 概述 | 第55页 |
| 4.2 TIFROM算法及其局限性 | 第55-57页 |
| 4.2.1 TIFROM算法概述 | 第55-57页 |
| 4.2.2 TIFROM算法的局限性 | 第57页 |
| 4.3 改进的TIFROM算法 | 第57-67页 |
| 4.3.1 单源时频窗SSW的预选择过程 | 第58-59页 |
| 4.3.2 幅值参数的估计 | 第59-61页 |
| 4.3.3 单源时频窗SSW的分组 | 第61-62页 |
| 4.3.4 延迟参数的估计 | 第62-66页 |
| 4.3.5 算法总结 | 第66-67页 |
| 4.4 分离算法在变压器振动人工混合实验中的验证 | 第67-75页 |
| 4.4.1 实验对象 | 第67-68页 |
| 4.4.2 实验方案 | 第68-69页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第69-75页 |
| 4.5 分离算法在实际运行变压器振动中的应用研究 | 第75-83页 |
| 4.5.1 研究对象 | 第75-76页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第76-83页 |
| 4.6 小结 | 第83-85页 |
| 5 第五章基于系统辨识的变压器振动模型及其应用研究 | 第85-115页 |
| 5.1 概述 | 第85页 |
| 5.2 系统辨识概述 | 第85-86页 |
| 5.2.1 非线性块结构系统辨识 | 第86页 |
| 5.3 变压器振动系统的模型 | 第86-89页 |
| 5.3.1 变压器振动系统的非线性块结构模型 | 第86-87页 |
| 5.3.2 Hammerstein模型及其辨识 | 第87-89页 |
| 5.4 基于Fourier神经网络的SISO Hammerstein模型辨识方法 | 第89-98页 |
| 5.4.1 非线性静态模块的表征形式 | 第89-91页 |
| 5.4.2 线性动态模块的结构 | 第91-94页 |
| 5.4.3 模型参数的学习策略 | 第94-95页 |
| 5.4.4 仿真验证 | 第95-98页 |
| 5.5 单一振动源激励条件下的变压器振动模型辨识应用研究 | 第98-109页 |
| 5.5.1 绕组振动源激励条件下的变压器振动模型辨识 | 第98-103页 |
| 5.5.2 铁心振动源激励条件下的变压器振动模型辨识 | 第103-109页 |
| 5.6 基于盲源分离的变压器振动模型辨识应用研究 | 第109-113页 |
| 5.6.1 实验对象及实验方案 | 第109页 |
| 5.6.2 数据的去磁滞特性预处理 | 第109-111页 |
| 5.6.3 辨识结果 | 第111-113页 |
| 5.7 小结 | 第113-115页 |
| 6 总结与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 总结 | 第115-116页 |
| 6.2 展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 作者简历 | 第130-131页 |
