[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Ứng
dụng mạng Nơron chẩn đoán sự cố trong máy biến áp lực
MỤC
LỤC
CHƯƠNG
I. TÓM TẮT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ MÁY BIẾN ÁP LỰC
1.1.
Tổng quan về máy biến áp
1.2.
Các thông số cơ bản của máy biến áp
1.3.
Thí nghiệm truyền thống MBA
1.3.1.
Kiểm tra tổng thể bên ngoài
1.3.2.
Thí nghiệm không tải
1.3.3.
Đo điện trở cách điện và hệ số hấp thụ cuộn dây MBA
1.3.4.
Đo điện trở một chiều các cuộn dây
1.3.5.
Kiểm tra tỷ số biến
1.3.6.
Kiểm tra tổ nối dây
1.3.7.
Thí nghiệm dầu cách điện
1.4.
Kết luận
CHƯƠNG
II: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH KHÍ HOÀ TAN TRONG DẦU ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA
LỰC (DGA)
2.1.
Tổng quan về chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trong MBA lực
2.1.1.
Tầm quan trọng của việc chẩn đoán lỗi tiềm ẩn trọng MBA lực
2.1.2.
Phương pháp chẩn đoán lỗi tiềm ẩn
2.1.2.1.
Kiểm tra đánh giá về điều kiện cách điện
2.1.2.2.
Giám sát trực tuyến sự phóng điện một phần – PD
2.1.2.3.
Phân tích độ khí hoà tan trong dầu (DGA)
2.1.2.4.
Kết hợp DGA và phương pháp âm
2.2.
Chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA trên cơ sở DGA
2.2.1.
Nghiên cứu các đặc tính sinh khí trong MBA lực
2.2.2.
Các lỗi tiềm ẩn của MBA
2.2.3.
Sự nghiên cứu và ứng dụng của các phương pháp tỉ lệ
2.2.4.
Ứng dụng của phương pháp Rogers, khí chính
2.2.5.
Các phương pháp chẩn đoán và trải nghiệm công nghiệp khác
2.2.5.1.
Chẩn đoán rò rỉ
2.2.5.2.
Chẩn đoán sự mủn giấy
2.3.
Các quy tắc cơ bản trong chẩn đoán lỗi MBA
2.3.1.
Các giả thiết
2.3.2.
Nền tảng của các quy tắc – hướng dẫn IEC
2.3.3.
Sự thể hiện và sửa đổi của các quy tắc hướng dẫn
2.3.4.
Quy tắc chẩn đoán lỗi đặc biệt (đặc thù)
2.3.4.1.
Chẩn đoán OH và OHO
2.3.4.2.
Chẩn đoán trên cơ sở tỉ lệ CO/CO2
2.3.4.3.
Các quy tắc chẩn đoán OHC và CD bổ sung
2.3.4.4.
Chẩn đoán NR
2.4.
Kết luận
CHƯƠNG
III: MẠNG NƠRON KẾT HỢP DGA ĐỂ CHẨN ĐOÁN SỰ CỐ TIỀM ẨN MBA LỰC
3.1.
Các phương pháp trí tuệ nhân tạo cơ bản
3.2.
Giới thiệu về mạng nơron
3.2.1.
Não, nơron sinh học
3.2.2.
Mạng nơron sinh học
3.2.3.
Mạng nơron nhân tạo
3.2.3.1.
Cấu trúc và mô hình một nơron nhân tạo
3.2.3.2.
Một số mô hình cấu trúc của mạng nơron nhân tạo
3.2.3.3.
Quá trình nghiên cứu và phát triển nơron nhân tạo
3.2.3.4.
Mạng nơron nhân tạo nhiều lớp (MLP) truyền thẳng
3.2.4.
Luyện mạng nơron
3.2.4.1.
Các luật học cơ bản
3.2.4.2.
Xấp xỉ mạng nơron
3.3.
Tính chất kỹ thuật – Cơ chế của chẩn đoán trên cơ sở mạng nơron
3.4.
Ứng dụng mạng nơron để chẩn đoán lỗi tiềm ẩn MBA lực
3.5.
Kết luận
CHƯƠNG
IV: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TRONG CHUẨN ĐOÁN LỖI TIỀM ẨN MBA LỰC
4.1.
Lựa chọn cấu trúc mạng tối ưu
4.2.
Huấn luyện mạng nơron
4.2.1.
Ứng dụng Neural Network Toolbox để luyện mạng Neural MLP 3 lớp
4.2.2.
Chương trình lập trình theo thuật toán lan truyền ngược huấn luyện mạng
nơron trong chẩn đoán sự cố theo công nghệ DGA
4.3.
Các kết quả thực nghiệm về cấu trúc mạng
4.3.1.
Cấu trúc mạng nơron 5–8–3
4.3.2.
Cấu trúc mạng nơron 5–10–3
4.3.3.
Cấu trúc mạng nơron 5–15–3
4.3.4.
Cấu trúc mạng nơron 5–16–3
4.3.5.
Kết luận
4.4.
Kết quả chẩn đoán
4.4.1.
Tập dữ liệu vào-ra
4.4.1.1.
Quá trình luyện mạng
4.4.1.2.
Kết quả chuẩn đoán
4.5.
Kết luận
KẾT
LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
DANH
MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÓM
TẮT LUẬN VĂN
Bài viết liên quan
