基于油中溶解气体分析的电力变压器故障预测与诊断研究
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基于油中溶解气体分析的电力变压器故障预测与诊断研究
论文目录
摘要
第10-11 页
ABSTRACT
第11-13 页
第一章 绪论
第13-19 页
· 引言
第13 页
· 传统的基于DGA的故障诊断方法
第13-14 页
· 当前主要变压器故障诊断方法
第14-17 页
· 基于粗糙集理论的故障诊断方法
第14 页
· 基于神经网络(NN)的故障诊断方法
第14-15 页
· 基于专家系统的故障诊断方法
第15-16 页
· 基于局部放电监测的故障诊断方法
第16-17 页
· 目前存在的问题
第17 页
· 研究内容
第17-19 页
第二章 DGA方法诊断变压器故障的机理
第19-27 页
· 变压器常态时油中溶解气体的来源
第19 页
· 变压器主要故障类型及其油中气体的特征
第19-21 页
· 过热故障
第19-20 页
· 放电故障
第20 页
· 受潮
第20-21 页
· 变压器故障诊断的依据
第21 页
· 变压器故障判断的一般步骤和方法
第21-25 页
· 有无故障的判定
第22-23 页
· 三比值法判断故障类型的主要方法
第23-25 页
· 三比值法诊断注意事项
第25 页
· 对三比值诊断法的评述
第25-26 页
· 本章小结
第26-27 页
第三章 粗糙集理论
第27-41 页
· 粗糙集理论特点
第27 页
· 知识的含义和表述
第27-29 页
· 粗糙集定义及相关参数
第29-32 页
· 粗糙集定义
第29 页
· 粗糙集的上、下逼近和边界区
第29-31 页
· 粗糙集的精度和隶属函数
第31-32 页
· 决策系统的约简与求核
第32-34 页
· 决策系统的表示
第32-33 页
· 决策表的约简
第33-34 页
· 决策表约简步骤
第34-35 页
· 约简算法
第35-39 页
· 属性约简算法简介
第36 页
· 基于逻辑运算的属性约简
第36-39 页
· 值约简
第39 页
· 本章小结
第39-41 页
第四章 模糊神经网络
第41-49 页
· 人工神经网络简介
第41 页
· 人工神经元结构
第41-42 页
· 常用的传递函数
第42-43 页
· BP网络及其结构
第43-44 页
· 神经网络的学习
第44-45 页
· BP网络缺陷和不足
第45-46 页
· 模糊神经网络
第46-48 页
· 输入数据模糊化
第46 页
· 模糊隶属函数的设置
第46-47 页
· 模糊神经网络结构
第47-48 页
· 本章小结
第48-49 页
第五章 基于粗糙集模糊神经网络的变压器故障诊断模型
第49-59 页
· 粗糙集模糊神经网络系统
第49 页
· 基于RS-FNN的变压器故障诊断模型的结构
第49-51 页
· 模型输入量的选择
第51-52 页
· 原始决策表的建立
第52-53 页
· 决策表的构建与约简
第53-56 页
· 构建原始决策表
第53 页
· 原始决策表的约简
第53-56 页
· 最简决策表模糊化处理
第56-57 页
· 模糊神经网络参数确定
第57-58 页
· 本章小结
第58-59 页
第六章 基于粗糙集模糊神经网络的变压器故障诊断数值仿真
第59-71 页
· Matlab NNTOOL工具箱简介
第59 页
· 神经网络创建与初始化
第59-62 页
· 创建新的神经网络
第60-61 页
· 神经网络初始化
第61 页
· 神经网络的训练
第61-62 页
· 仿真应用实例
第62-70 页
· 样本组织和训练
第62-68 页
· 标准故障样本测试
第68-69 页
· 故障诊断实例
第69-70 页
· 本章小结
第70-71 页
第七章 结论
第71-72 页
参考文献
第72-75 页
致谢
第75-76 页
学位论文评阅及答辩情况表
第76 页
本篇论文共
76
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