| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1．1 平凉变电站实施变压器油色谱故障诊断的现实意义 | 第7-8页 |
| 1．2 变压器油色谱故障诊断方法的现状及发展趋势 | 第8-14页 |
| 1．2．1 变压器油色谱故障诊断方法的现状 | 第8-13页 |
| 1．2．2 变压器油色谱故障诊断方法的发展趁势 | 第13-14页 |
| 1．3 本论文的主要工作 | 第14页 |
| 1．4 小结 | 第14-15页 |
| 第2章 变压器油色谱分析的原理及方法 | 第15-27页 |
| 2．1 常规变压器油色谱分析的原理 | 第15-24页 |
| 2．1．1 气相色谱分析的流程 | 第15-20页 |
| 2．1．2 色谱分析的工作原理 | 第20-22页 |
| 2．1．3 不同取样点对常规油色谱分析的影响 | 第22-23页 |
| 2．1．4 常规变压器油色谱分析的误差分析 | 第23-24页 |
| 2．2 变压器油色谱在线分析的原理 | 第24-26页 |
| 2．2．1 油样直接注入法 | 第24页 |
| 2．2．2 鼓泡脱气法和便携型油中气体分析器 | 第24-25页 |
| 2．2．3 渗透膜脱气法 | 第25-26页 |
| 2．3 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 平凉变电站基于渗透膜脱气法的色谱在线监测原理及方法 | 第27-45页 |
| 3．1 平凉变电站31．5MVA变压器油色谱在线监测原理及方法 | 第27-28页 |
| 3．2 单元工作原理 | 第28-38页 |
| 3．2．1 油气分离单元 | 第28-31页 |
| 3．2．2 混合气体检测单元 | 第31-35页 |
| 3．2．3 微机控制及诊断单元 | 第35-38页 |
| 3．3 系统软件设计 | 第38-39页 |
| 3．4 现场测试结果分析 | 第39-41页 |
| 3．5 现场因素对监测分析的影响 | 第41-44页 |
| 3．6 小结 | 第44-45页 |
| 第4章 变压器色谱在线分析诊断方法 | 第45-55页 |
| 4．1 阀值诊断方法 | 第45-48页 |
| 4．2 模糊诊断方法 | 第48-52页 |
| 4．3 基于人工神经网络的诊断方法 | 第52-53页 |
| 4．4 专家定位在故障诊断中的应用 | 第53页 |
| 4．5 小结 | 第53-55页 |
| 第5章 以灰色关联度分析为基础的变压器色谱故障诊断技术 | 第55-74页 |
| 5．1 引言 | 第55-56页 |
| 5．2 灰色系统关联度的分辨系数 | 第56-61页 |
| 5．2．1 分辨系数的性质 | 第56-58页 |
| 5．2．2 ρ的取值分析及其取值准则 | 第58-61页 |
| 5．3 电力变压器绝缘故障诊断的灰色关联分析模型及方法 | 第61-64页 |
| 5．3．1 变压器主要故障与特征量的关系 | 第61-62页 |
| 5．3．2 灰色关联度分析的诊断模式 | 第62-64页 |
| 5．4 改进灰色关联度分析 | 第64-70页 |
| 5．4．1 常见灰色关联度及其存在问题分析 | 第64-67页 |
| 5．4．2 新灰色关联度——面积关联度分析 | 第67-70页 |
| 5．5 应用举例 | 第70-72页 |
| 5．6 小结 | 第72-74页 |
| 第6章 结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
