基于振动法的变压器健康监测系统研究

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 振动法与信息融合技术

1.2.1 传统变压器故障诊断方法的问题

1.2.2 振动法进行变压故障诊断的优势

1.2.3 信息融合技术与振动法结合的意义

1.3 基于振动法的变压器健康监测系统的研究现状

1.3.1 变压器监测系统的研究现状

1.3.2 振动法的研究现状

1.3.3 信息融合技术在变压器故障诊断中的研究现状

1.4 当前研究存在的问题与本论文的解决方案

1.4.1 变压器监测系统相关研究

1.4.2 振动法相关研究

1.4.3 信息融合技术相关研究

1.5 研究目标及主要内容

1.5.1 论文项目依托和研究目标

1.5.2 主要研究内容

1.6 本章小结

2 振动信号的采集与特征提取方法

2.1.1 信号采集平台

2.1.2 加速度传感器型号的选择与安装位置

2.2 希尔伯特黄变换计算能量分布的方法

2.2.1 经验模态分解

2.2.2 希尔伯特变换

2.2.3 希尔伯特黄变换的问题

2.3.1 模态混叠问题产生的原因

2.3.2 集成经验模态分解

2.3.3 集成经验模态分解+希尔伯特变换的问题

2.4.1 经验小波变换

2.4.2 经验小波变换+希尔伯特变换

2.5 三种信号分解方法的优缺点对比

2.6 变压器的绕组故障数据与铁心故障数据的分析

2.7 本章小结

3 基于神经网络的绕组与铁心故障模型辨识方法

3.1 变压器故障诊断模型的评价指标

3.1.1 传统的准确率作为模型评价指标的问题

3.1.2 准确召回率曲线

3.2 BP神经网络

3.3 能量特征的预处理

3.3.1 主成分分析算法

3.3.2 主成分分析算法对能量分布特征降维的效果

3.4 监督学习算法性能对比

3.5 本章小结

4 基于信息融合的故障诊断方法

4.1 融合策略

4.2 D_S 证据论

4.2.1 D_S证据论的基本概念

4.2.2 D_S证据论的融合规则

4.2.3 D_S证据论的判决规则

4.3 D_S 证据论的问题

4.4 基于Murphy的融合规则

4.5 基于主元的融合规则

4.6 三种信息融合方法的优缺点对比

4.7.1 状态等级的评估

4.7.2 三路传感器数据所对应的状态融合结果

4.8 本章小结

5 基于振动法的变压器健康监测上层系统设计

5.1 数据传输模块

5.2 实时计算模块

5.2.1 消息队列

5.2.2 实时计算服务

5.3 数据存储模块

5.3.1 HDFS

5.3.2 Hbase

5.3.3 Zookeeper

5.4 实时监控模块

5.5 离线计算模块

5.6 服务的部署情况

5.7 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 本论文工作的特色与创新之处

6.3 不足与展望

参考文献

附录

A.作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录

C. 学位论文数据集

致谢