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第一章 绪论
1.1引言
1.2传统的基于DGA的故障诊断方法
1.3当前主要变压器故障诊断方法
1.3.1基于粗糙集理论的故障诊断方法
1.3.2基于神经网络(NN)的故障诊断方法
1.3.3基于专家系统的故障诊断方法
1.3.4基于局部放电监测的故障诊断方法
1.3.5目前存在的问题
1.4研究内容
第二章DGA方法诊断变压器故障的机理
2.1变压器常态时油中溶解气体的来源
2.2变压器主要故障类型及其油中气体的特征
2.2.1过热故障
2.2.2放电故障
2.2.3受潮
2.3变压器故障诊断的依据
2.4变压器故障判断的一般步骤和方法
2.4.1有无故障的判定
2.4.2三比值法判断故障类型的主要方法
2.4.3三比值法诊断注意事项
2.5对三比值诊断法的评述
2.6本章小结
第三章 粗糙集理论
3.1粗糙集理论特点
3.2知识的含义和表述
3.3粗糙集定义及相关参数
3.3.1粗糙集定义
3.3.2粗糙集的上、下逼近和边界区
3.3.3粗糙集的精度和隶属函数
3.4决策系统的约简与求核
3.4.1决策系统的表示
3.4.2决策表的约简
3.5决策表约简步骤
3.6约简算法
3.6.1属性约简算法简介
3.6.2基于逻辑运算的属性约简
3.6.3值约简
3.7本章小结
第四章 模糊神经网络
4.1人工神经网络简介
4.2人工神经元结构
4.3常用的传递函数
4.4 BP网络及其结构
4.5神经网络的学习
4.6 BP网络缺陷和不足
4.7模糊神经网络
4.7.1输入数据模糊化
4.7.2模糊隶属函数的设置
4.7.3模糊神经网络结构
4.8本章小结
第五章 基于粗糙集模糊神经网络的变压器故障诊断模型
5.1粗糙集模糊神经网络系统
5.2基于RS—FNN的变压器故障诊断模型的结构
5.3模型输入量的选择
5.4原始决策表的建立
5.5决策表的构建与约简
5.5.1构建原始决策表
5.5.2原始决策表的约简
5.6最简决策表模糊化处理
5.7模糊神经网络参数确定
5.8本章小结
第六章 基于粗糙集模糊神经网络的变压器故障诊断数值仿真
6.1 Matlab NNTOOL,工具箱简介
6.2神经网络创建与初始化
6.2.1创建新的神经网络
6.2.2神经网络初始化
6.2.3神经网络的训练
6.3仿真应用实例
6.3.1样本组织和训练
6.3.2标准故障样本测试
6.3.3故障诊断实例
6.4本章小结
第七章 结论
参考文献
致谢