基于DGA的变压器故障诊断专家系统的研究



基于DGA的变压器故障诊断专家系统的研究

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基于DGA的变压器故障诊断专家系统的研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-10 页
第一章绪论	第10-15 页
· 选题的背景及意义	第10 页
· 当前国内外的研究现状	第10-11 页
· 人工智能技术在变压器故障诊断中的应用	第11-13 页
· 人工神经网络	第11-12 页
· 专家系统	第12 页
· 模糊逻辑	第12 页
· 神经网络－专家系统	第12 页
· 模糊逻辑－专家系统	第12-13 页
· 模糊逻辑－神经网络	第13 页
· 其它方法	第13 页
· 本文所做的主要工作	第13-15 页
第2章变压器油中溶解气体的分析及故障诊断	第15-25 页
· 变压器故障基于油中溶解气体分析的原理	第15-18 页
· 变压器绝缘材料的产气分析	第15-16 页
· 正常变压器油中气体的含量	第16-17 页
· 变压器内部故障类型与油中气体含量的关系	第17-18 页
· 变压器内部故障诊断技术	第18-24 页
· 故障诊断步骤	第18-19 页
· 有无故障的诊断	第19-21 页
· 故障类型诊断	第21-24 页
· 故障诊断方法的分析	第24 页
· 本章小结	第24-25 页
第3章人工神经网络	第25-36 页
· 神经网络基础	第25-28 页
· 神经元模型	第25-26 页
· 神经网络的拓扑结构	第26-27 页
· 神经网络的学习机制	第27-28 页
· BP网络	第28-35 页
· BP网络的基本原理	第28-34 页
· BP算法的改进	第34-35 页
· 小结	第35-36 页
第4章变压器故障的BP网络诊断	第36-50 页
· 人工神经网络在故障诊断中的应用	第36-37 页
· 人工神经网络在智能诊断中的发展状况	第36-37 页
· 人工神经网络在变压器故障诊断中的应用	第37 页
· 用于变压器故障诊断的BP网络设计	第37-42 页
· 学习样本的收集	第37-38 页
· BP神经网络的配置	第38-39 页
· BP神经网路的学习	第39-40 页
· BP神经网络的测试	第40-42 页
· 实验结果比较	第42-49 页
· 不同激活函数比较	第43 页
· 不同隐层节点的比较	第43-45 页
· 不同BP算法的学习比较	第45-49 页
· 小结	第49-50 页
第5章变压器故障诊断专家系统软件的开发	第50-63 页
· 专家系统的介绍	第50-51 页
· 专家系统的发展及在电力系统中的应用	第51 页
· 专家系统的分类	第51-52 页
· 专家系统的结构和特点	第52-53 页
· 构造专家系统的步骤	第53-54 页
· 基于模糊的变压器故障诊断方法	第54-55 页
· 构造变压器故障诊断的专家系统	第55-57 页
· 变压器故障诊断专家系统的整体构造	第55-56 页
· 数据库构造	第56 页
· 知识库构造	第56-57 页
· VB调用Matlab神经网络工具箱的实现办法	第57-59 页
· VB调用Matlab之前的准备	第57 页
· 利用ActiveX技术实现调用	第57-59 页
· 诊断实例	第59-61 页
· 小结	第61-63 页
第6章结论与展望	第63-65 页
参考文献	第65-68 页
致谢	第68-69 页
在学期间发表的学术论文与研究成果	第69页

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