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基于信息融合技术的变压器故障诊断模型的研究及应用
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基于信息融合技术的变压器故障诊断模型的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-9 页
第一章 绪论第9-13 页
　　· 课题的背景及意义第9-10 页
　　· 国内外研究动态第10-11 页
　　　　· 国际研究动态第10-11 页
　　　　· 国内研究动态第11 页
　　· 论文主要研究内容第11-12 页
　　· 论文组织结构第12-13 页
第二章 变压器主要的故障和常用诊断技术第13-21 页
　　· 变压器简介第13 页
　　· 变压器常见的异常症状第13-14 页
　　· 变压器常见的故障第14-15 页
　　· 目前的诊断方法第15-21 页
　　　　· 基于DGA的变压器故障诊断基本原理及方法第15-18 页
　　　　· 常规电气试验法第18-19 页
　　　　· 人工智能方法第19-21 页
第三章 基于信息融合方法的故障诊断技术第21-26 页
　　· 信息融合技术的简介和其基本理论第21-22 页
　　· 信息融合思想在故障诊断中的应用第22-23 页
　　· 信息融合的方法第23 页
　　· 基于信息融合的故障诊断模型第23-26 页
　　　　· 基于信息融合的单贝叶斯网络诊断模型第24 页
　　　　· 基于信息融合的并行贝叶斯网络诊断模型第24-25 页
　　　　· 基于信息融合的综合贝叶斯网络诊断模型第25-26 页
第四章 贝叶斯网络理论基础第26-41 页
　　· 贝叶斯网络的应用及简介第26-27 页
　　· 概率论基础第27-28 页
　　· 贝叶斯网络的构建第28-31 页
　　　　· 贝叶斯网络建造的一般流程第29-30 页
　　　　· 贝叶斯网络结构的学习第30-31 页
　　· 贝叶斯网络参数的确定第31-35 页
　　　　· 参数学习的主要方法第31-35 页
　　· 贝叶斯网络的推理简介第35-36 页
　　· 贝叶斯网络推理的主要方法第36-39 页
　　· 一种简单的推理算法第39-41 页
第五章 变压器故障诊断的研究第41-50 页
　　· 贝叶斯网络在故障诊断中的应用第41-43 页
　　　　· 网络构建过程第42-43 页
　　· 故障类型与故障症状的确定第43-44 页
　　· 诊断网络结构的确定第44-46 页
　　　　· FS两层模型和COFS三层模型第44-45 页
　　　　· 基于FS因果关系的诊断网络第45-46 页
　　· 概率分布参数的确定以及推理的实现第46-50 页
　　　　· MLE算法流程第46-47 页
　　　　· 获得训练样本数据第47-48 页
　　　　· 学习结果第48-49 页
　　　　· 实例推理第49-50 页
第六章 故障诊断系统的实现第50-58 页
　　· 系统的开发环境第50-51 页
　　　　· 开发平台第50 页
　　　　· Microsoft SQL Server 2000数据库第50-51 页
　　　　· 系统运行的环境第51 页
　　· 系统设计第51-53 页
　　　　· 系统体系结构第51-52 页
　　　　· 功能模块第52-53 页
　　· 系统运行情况第53-55 页
　　· 系统测试第55-58 页
第七章 结论第58-59 页
参考文献第59-61 页
在学研究成果第61-62 页
致谢第62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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