基于智能极限学习机的变压器故障诊断方法研究

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1变压器状态检修的发展

1.2.2基于数学方法的变压器故障诊断

1.2.3基于大数据挖掘技术的变压故障诊断

1.3论文研究内容与章节安排

1.3.1 课题来源与研究内容

1.3.2 论文章节安排

第二章 变压器故障指标选取

2.1 概述

2.2 变压器指标体系构建

2.2.1 变压器指标的选取

2.2.2 数据噪声清洗方法

2.2.3 降噪效果评价指标

2.3 数据的降噪处理

2.4 本章小结

第三章 基于最优正则极限学习机的变压器故障诊断

3.1 概述

3.2 最优正则极限学习机

3.2.1 极限学习机

3.2.2 正则极限学习机

3.3 变压器故障诊断模型

3.4 实例计算与分析

3.5 本章小结

第四章 基于智能极限学习机的变压器故障诊断

4.1 概述

4.2 改进免疫粒子群优化算法

4.2.1 粒子群算法

4.2.2 免疫算法

4.3 变压器故障诊断模型

4.4 实例计算与分析

4.4.1 模型训练

4.4.2 故障诊断

4.4.3 方法比较

4.5 本章小结

结论与展望

1.结论

2．展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

攻读学位期间参与的科研项目

声明

致谢