基于仿生模式识别的变压器状态检修



基于仿生模式识别的变压器状态检修

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基于仿生模式识别的变压器状态检修

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-11页
CONTENTS	第11-14页
第一章绪论	第14-22页
1.1 课题背景与研究意义	第14-16页
1.2 国内外检修策略的发展及现状	第16-17页
1.2.1 国外状态检修的发展与现状	第16-17页
1.2.2 国内状态检修现状	第17页
1.3 变压器故障诊断的研究进展	第17-20页
1.3.1 物理参数监测	第18-19页
1.3.2 化学成分含量分析	第19-20页
1.4 本文的主要研究内容	第20-22页
第二章变压器油中溶解气体分析及故障诊断方法	第22-30页
2.1 变压器油中溶解气体产生机理	第22-24页
2.1.1 绝缘材料的产气机理及其影响因素	第22-23页
2.1.2 其他产气途径	第23-24页
2.2 变压器内部故障类型和油中气体含量的关系	第24-26页
2.2.1 热性故障	第24-25页
2.2.2 电性故障	第25-26页
2.2.3 受潮	第26页
2.3 三比值法的基本原理和方法	第26-29页
2.3.1 三比值法的原理	第26-28页
2.3.2 三比值法的应用原则	第28-29页
2.3.3 三比值法存在的不足	第29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章仿生模式识别的基本理论	第30-40页
3.1 仿生模式识别的出发点	第30-32页
3.1.1 仿生的多重含义	第30-31页
3.1.2 仿生模式识别与传统方法的差异	第31-32页
3.2 仿生模式识别与传统模式识别的根本理论差异	第32-34页
3.3 BPR的数学工具——高维空间几何分析理论	第34-37页
3.3.1 高维空间几何分析基本概念及计算方法	第34-36页
3.3.2 高维空间中点、线、超平面的关系	第36-37页
3.4 仿生模式识别的实现方式——多权值神经元神经网络	第37-39页
3.4.1 神经元的多维空间几何对应	第37页
3.4.2 多权值神经元网络	第37-38页
3.4.3 超香肠神经元网络(Hyper Sausage Neuron,HSN)	第38-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章基于仿生模式识别的变压器故障诊断算法	第40-56页
4.1 仿生模式识别用于变压器故障诊断的可行	第40-41页
4.2 DGA数据收集、处理及故障分类的建立	第41-42页
4.3 基于仿生模式识别的变压器故障诊断算法实现方法	第42-44页
4.4 判断样本点是否被形体覆盖的方法	第44-47页
4.5 神经元构造算例	第47-49页
4.6 概率神经网络概述	第49-51页
4.7 故障诊断测试与结论	第51-54页
4.8 本算例的不足与后续研究方向	第54-55页
4.9 本章小结	第55-56页
第五章变压器状态检修策略研究	第56-68页
5.1 变压器状态划分	第56-58页
5.2 变压器状态评估的方法	第58-59页
5.3 检修体制的演变	第59-61页
5.4 状态检修策略	第61-64页
5.4.1 状态检修项目	第61-63页
5.4.2 变压器的状态检修策略	第63-64页
5.5 实例分析	第64-67页
5.5.1 实例一	第64-65页
5.5.2 实例二	第65-67页
5.6 本章小结	第67-68页
结论与展望	第68-69页
参考文献	第69-72页
读研期间发表的论文	第72-74页
致谢	第74-75页
附录部分本文建立超香肠神经元源程序	第75-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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