基于油色谱分析的变压器故障智能诊断研究

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基于油色谱分析的变压器故障智能诊断研究

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基于油色谱分析的变压器故障智能诊断研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-16页
· 课题背景和意义	第9-10页
· 国内外研究概述	第10-14页
· 经典传统方法	第11-12页
· 人工智能方法	第12-14页
· 课题研究内容	第14-16页
第2章变压器油中气体产生机理及对应状态	第16-21页
· 变压器油中气体的产生机理	第16-18页
· 绝缘油分解成因及过程	第16-17页
· 固体绝缘材料分解的缘由	第17页
· 油中气体其他方式的来源	第17-18页
· 变压器故障对应气体成分	第18页
· 基于油中气体变压器故障的传统判断方法	第18-20页
· 特征气体法	第18-19页
· 改良三比值法	第19页
· 产气速率法	第19-20页
· 本章小结	第20-21页
第3章神经网络基本原理与常用模型	第21-28页
· 神经网络简介	第21页
· 人工神经网络的结构组成和类型	第21-23页
· 神经元	第21-22页
· 人工神经网络简介	第22-23页
· 反向BP算法	第23-27页
· 反向BP网络的基本结构	第23-24页
· BP学习算法	第24-25页
· BP神经网络算法的不足及改进	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第4章应用人工神经网络诊断变压器故障	第28-38页
· 人工神经网络在故障诊断中的应用	第28页
· 用于变压器故障诊断的BP神经网络的设计	第28-36页
· 训练函数和样本选取	第29-30页
· BP网络输入与输出参数的确定	第30-31页
· 输入数据的预处理	第31页
· 网络中间神经元数目	第31-36页
· BP神经网络诊断模型的仿真实例分析	第36页
· 本章小结	第36-38页
第5章融合遗传算法的神经网络故障辨识	第38-46页
· 遗传算法简介	第38-39页
· 遗传算法参数设计	第39-43页
· 融合遗传算法的神经网络故障诊断测试	第43-44页
· 实例分析	第44-45页
· 本章小结	第45-46页
第6章总结与展望	第46-48页
· 全文总结	第46页
· 工作展望	第46-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51-52页
作者简介	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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