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基于DGA的变压器运行状态模糊模型识别方法研究
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基于DGA的变压器运行状态模糊模型识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-15 页
　　· 引言第8-9 页
　　· 基于DGA的变压器故障诊断方法第9-13 页
　　　　· 变压器故障描述第9-10 页
　　　　· 基于DGA的变压器诊断方法研究和应用现状第10-13 页
　　· 研究内容及章节安排第13-15 页
第二章 DGA产生的原因与特征分析第15-22 页
　　· 变压器油中气体(DGA)的产生及正常运行特征第15-18 页
　　　　· 变压器油中气体的产生第15-16 页
　　　　· 气体在油中的溶解第16-17 页
　　　　· 正常运行时变压器油中气体含量第17-18 页
　　· 变压器故障类型与油中溶解气体的定性关系第18-20 页
　　· DGA诊断技术存在的问题及其发展第20-22 页
第三章 模糊逻辑与模糊模型第22-34 页
　　· 模糊集及其运算第22-26 页
　　　　· 模糊集第22 页
　　　　· 隶属函数第22-23 页
　　　　· 模糊运算第23-24 页
　　　　· 模糊推理操作第24-26 页
　　· 模糊模型的特征分析第26-29 页
　　　　· 模糊模型的基本结构第26-27 页
　　　　· 模糊模型的特征分析第27-29 页
　　· 模糊模型的学习第29-31 页
　　　　· 模糊模型的学习过程第29-30 页
　　　　· 模糊模型学习涉及的内容第30-31 页
　　· 模糊模型获取技术综述第31-34 页
第四章 TSK模糊模型的智能混合学习第34-45 页
　　· 算法框架第34-35 页
　　· 基于GA算法的模型结构学习第35-38 页
　　　　· 遗传算法第35-37 页
　　　　· 模糊模型的GA编码第37 页
　　　　· 种群的遗传操作第37-38 页
　　　　· 种群个体的适应值评估第38 页
　　· 模糊模型的数值参数BP算法第38-40 页
　　　　· BP算法的一般概念第38 页
　　　　· 模糊模型数值参数BP算法的推导第38-40 页
　　· GA-BP混合学习算法描述第40 页
　　· 仿真实例第40-43 页
　　　　· 近似能力仿真分析第40-41 页
　　　　· 分类能力分析第41-43 页
　　· 本章小结第43-45 页
第五章 变压器故障的模糊模型诊断方法研究第45-56 页
　　· 引言第45 页
　　· 基于TSK模糊模型的DGA数据预测第45-49 页
　　　　· 样本的构造第45-46 页
　　　　· DGA数据的TSK预测模糊模型的建立第46-47 页
　　　　· DGA数据预测误差分析第47-49 页
　　· 基于TSK模糊模型的变压器状态识别第49-54 页
　　　　· 状态特征的形成以及特征数据的预处理第49-51 页
　　　　· 基于TSK模糊模型的变压器状态识别过程第51 页
　　　　· 变压器状态分层模糊识别模型的实现第51-53 页
　　　　· 应用分析第53-54 页
　　· 结论第54-56 页
第六章 全文总结第56-57 页
参考文献第57-61 页
致谢第61-62 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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