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信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

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信息融合技术在变压器故障诊断中的应用
[硕士毕业论文]
论文目录
 
第1章 绪论第1-14 页
  · 课题研究背景及意义第9-12 页
    · 电力系统信息处理现状第9-10 页
    · 多传感器信息融合技术第10-11 页
    · 研究变压器故障诊断的意义第11 页
    · 电力变压器事故原因分析第11-12 页
    · 变压器故障诊断研究现状第12 页
  · 论文的研究内容及主要工作第12-14 页
第2章 变压器状态监测及故障诊断第14-27 页
  · 电力变压器结构简介第14 页
  · 电力变压器常见异常及故障第14-17 页
    · 变压器常见的异常情况及可能的原因第14-15 页
    · 电力变压器常见故障第15-17 页
  · 变压器常用检测技术第17-19 页
    · 离线检测技术第17-18 页
    · 在线监测技术第18-19 页
  · 变压器故障诊断方法第19-26 页
    · DGA的经典分析法第20-24 页
    · 人工智能方法第24-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第3章 信息融合技术在变压器故障诊断中的应用第27-50 页
  · 信息融合技术的形成与发展第27-31 页
    · 信息融合的基本原理第27-28 页
    · 信息融合的级别第28 页
    · 信息融合的一般方法第28-30 页
    · 信息融合的应用领域第30-31 页
  · 不确定性推理在故障诊断中的应用第31-40 页
    · 故障诊断中的不确定性第31-32 页
    · D-S证据理论的基本概念第32-34 页
    · 证据理论与贝叶斯推理的比较第34-35 页
    · D-S证据理论的组合规则及冲突解决第35-38 页
    · D-S证据理论信息融合决策的推理过程第38-39 页
    · 基于D-S证据理论的故障诊断模型第39-40 页
  · 基于证据推理的变压器故障诊断分层决策模型第40-49 页
    · 变压器故障诊断中的信息分类与处理第41-42 页
    · 基于层次分类理论的变压器故障诊断模型第42-45 页
    · 实例分析第45-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第4章 变压器故障诊断的粗糙集融合方法第50-77 页
  · 粗糙集基本理论第50-58 页
    · 知识的含义第50 页
    · 粗糙集的定义与集合的上近似和下近似第50-54 页
    · 决策属性表的约简及分类规则的提取第54-58 页
  · 粗糙集理论的特点及与其相关理论的关系第58-59 页
    · 粗糙集理论的特点第58 页
    · 粗糙集与模糊集、证据理论的关系第58-59 页
  · 粗糙集理论的应用第59-61 页
    · 粗糙集理论的研究对象第59 页
    · 粗糙集理论的应用情况第59-61 页
  · 基于粗糙集信息融合的变压器故障诊断模型第61-71 页
    · 基于粗糙集的IEC-60599决策表第62-66 页
    · 基于粗糙集融合的故障定位决策表第66-71 页
  · 系统程序实现及实例分析第71-76 页
    · 系统程序实现第71-72 页
    · 实例分析第72-76 页
  · 本章小结第76-77 页
结论第77-79 页
致谢第79-80 页
参考文献第80-85 页
攻读硕士学位期间发表的论文第85-86 页
附录第86-89 页

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