220kV变压器油色谱在线监测数据的准确性分析

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220kV变压器油色谱在线监测数据的准确性分析

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220kV变压器油色谱在线监测数据的准确性分析

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-20页
· 本课题研究意义	第9-14页
· 变压器油色谱在线监测的意义	第10-12页
· 变压器油色谱在线监测系统及关键技术	第12-14页
· 变压器在线监测应用状况与问题	第14-18页
· 油色谱在线监测遇到的问题以及数据准确性的意义	第15-17页
· 油色谱处理和故障预测研究现状	第17-18页
· 论文的主要工作	第18-20页
第二章油色谱在线监测数据处理仿真研究	第20-43页
· 气相色谱法原理	第20-22页
· 色谱图介绍	第20-22页
· 小波变换理论介绍	第22-28页
· 小波及连续小波变换	第22页
· 信号分解与重构的Mallat算法	第22-24页
· 小波阈值滤噪基本原理	第24-25页
· 阈值的确定规则	第25-26页
· 阈值函数	第26-27页
· 小波基	第27-28页
· 油色谱数据滤噪仿真	第28-34页
· 仿真色谱图的建立	第29-30页
· 小波滤噪特征参数选择以及评价	第30-34页
· 重叠峰仿真分析	第34-40页
· 提升小波理论	第34-37页
· 重叠峰分离的算法原理	第37页
· 重叠峰辨析仿真实验	第37-40页
· 实验验证	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
第三章 BP神经网络在变压器故障诊断中的应用	第43-55页
· BP神经网络的算法原理	第43页
· 算法实现步骤	第43-45页
· 神经网络的缺陷及改进	第45-48页
· 基于BP网络的变压器故障诊断	第48-53页
· 确定输入量与输出量	第48-49页
· 网络层数设计	第49页
· 隐含层神经元数设计	第49-51页
· 训练样本集设计及样本数据处理	第51-52页
· 网络参数选择及运行结果	第52-53页
· 本章小结	第53-55页
第四章基于改进遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断	第55-73页
· 算法基本思想	第55-56页
· 遗传算法的实现	第56-60页
· 参数编码	第56-57页
· 适应度函数设计	第57-58页
· 遗传算法的基本操作	第58-60页
· 遗传算法的优点缺陷	第60-61页
· 样本的GA算法设计及改进	第61-65页
· GA的编码方式	第61-62页
· 适应度函数设计	第62页
· 始种群解空间的构成及其初始种群数	第62-63页
· 选择算子设计	第63-64页
· 交叉算子的选择	第64页
· 变异算子的选择	第64-65页
· 改进的GA对BP网络故障诊断模型的优化	第65-68页
· 遗传算法对神经网络的优化	第65-66页
· 优化步骤	第66-68页
· 故障诊断系统的分析与测试	第68-72页
· 网络训练	第68-70页
· 故障测试	第70-72页
· 本章小结	第72-73页
结论与展望	第73-75页
参考文献	第75-79页
附录A 论文主要的运行程序	第79-86页
附录B 故障预测全部训练样本	第86-90页
个人简历及在学期间的研究成果	第90-91页
致谢	第91页

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