文档介绍：智能信息融合技术在故障诊断中的应用研究叉器湖南大学硕士学位论文爿长匠普通学校代号:学号:密级:
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希影日嗍训户日期:幽,『年拢奕日期:.少辍驹拢度湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C茑颉朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭导师签名:
摘要电力变压器是电力系统中最重要的电气设备之一。及早发现变压器的潜伏性故障,保证变压器的安全运行,是电力部门关注的一个重要问题。变压器油中溶解气体分析是变压器内部故障诊断的重要手段,它为间接了解变压器内部的一般隐患提供了重要依据。由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性,使得诊断系统的数学模型较难获取。本文研究了信息融合技术在变压器故障诊断中的应用,论文主要工作如下。概述了智能电网的基本特征,以及变压器设备检修的三个发展阶段。阐述了信息采集、信息处理和多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的应用。介绍了变压器的常见故障类型,分析了目前变压器故障检测技术的特点及其局限性。重点分析了变压器油中气体产生的原因以及在不同故障情况下油中气体的含量,介绍了三比值法、无编码比值法、特殊气体法及油中气体增长率法等故障诊断方法。指出了利用油中溶解气体进行故障分析与诊断的优势。介绍了神经网络的发展历程、基本原理和基本特征。重点阐述了信息融合中的神经网络技术,包括其结构、算法和构建方法。针对算法存在的一些缺点,提出了改进神经网络法。建立了变压器油气分析神经网络故障诊断模型。基于组油气样本数据,通过对神经网络进行学习训练,得出了该神经网络的权值和阈值,即具体的故障诊断模型。将该诊断模型应用到另槭笛槭荩得出了变压器故障诊断结果。结果表明,本文所提出的方法和模型,具有诊断准确性高、收敛速度较快、能收敛到全局极值点等特点,具有较大的工程实际应用价值。关键词:电力变压器;故障诊断;油中气体分析;神经网络硕士学位论文。
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