电流互感器多层次故障诊断的研究

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电流互感器多层次故障诊断的研究

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电流互感器多层次故障诊断的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-14页
· 课题背景及意义	第9页
· 电容型绝缘电流互感器故障诊断研究现状	第9-13页
· 油中溶解性气体分析技术	第10页
· 红外测温技术	第10-11页
· 局部放电测量	第11-12页
· 人工智能在设备故障诊断用的应用	第12-13页
· 论文的主要工作及组织结构	第13-14页
第2章故障特征及诊断方法	第14-27页
· 电容型电流互感器结构	第14页
· 典型故障分析	第14-16页
· 互感器诊断方法	第16-26页
· 油色谱分析	第16-17页
· 电气绝缘实验	第17-19页
· 红外测温技术	第19-23页
· 局放信号去噪	第23-26页
· 小结	第26-27页
第3章应用SVM 和朴素贝叶斯分类器诊断故障性质	第27-39页
· 基于SVM 的互感器故障类型初判	第27-34页
· 支持向量机简介	第27-30页
· 支持向量机多类分类器	第30-31页
· 建立互感器定性分类诊断模型	第31-34页
· 基于朴素贝叶斯的互感器故障类型初判	第34-38页
· 贝叶斯分类器基础知识简介	第34-35页
· 朴素贝叶斯分类器	第35-36页
· 确定属性集和故障集	第36页
· 数据预处理	第36页
· 建立训练样本集和测试集	第36-37页
· 建立基于NB 分类器的故障性质诊断模型	第37页
· 实验结果分析	第37-38页
· 小结	第38-39页
第4章基于 SVM 与 NB 的互感器多层次诊断模型	第39-49页
· 前言	第39页
· 选取属性集与故障集	第39-41页
· 确定属性集	第39-40页
· 确定故障类别	第40页
· 数据预处理	第40-41页
· 电容屏故障诊断	第41-42页
· 基于支持向量机的电容屏诊断模型	第41-42页
· 基于朴素贝叶斯的电容屏诊断模型	第42页
· 总体诊断模型	第42-48页
· 建立模型	第42-43页
· 实例分析	第43-48页
· 小结	第48-49页
第5章结论与展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第53-54页
致谢	第54-55页
详细摘要	第55-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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