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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

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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

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