目 录

第1章 油中溶解气体比值法故障诊断 1

1.1 油浸式电力变压器主要结构和绝缘系统 1

1.2 变压器故障特征 2

1.2.1 变压器油中溶解气体的产生 2

1.2.2 固体绝缘材料的分解及产生的气体 3

1.2.3 气体的其他来源 4

1.3 故障类型及其特征 4

1.4 油中溶解气体故障诊断的依据 5

1.5 油中气体三比值故障诊断 6

1.5.1 常规IEC三比值法 7

1.5.2 改良三比值诊断法 9

1.6 无编码比值故障诊断 12

1.7 四比值故障诊断 13

1.7.1 得能堡比值法 13

1.7.2 罗杰士比值法 14

1.7.3 无编码四比值法 15

1.8 其他诊断方法 15

1.8.1 O2/N2比值 15

1.8.2 C2H2/H2比值 16

1.8.3 气体比值的图示法 16

1.8.4 改良电协法 17

第2章 GA算法和BP神经网络算法原理及操作步骤 19

2.1 遗传算法基本原理 19

2.1.1 遗传算法 19

2.1.2 遗传算法的基本流程 19

2.1.3 模式定理和隐含并行性 21

2.1.4 算法关键参数与操作设计 21

2.2 改进的遗传算法 25

2.2.1 杂交率、变异率的自适应调整 25

2.2.2 交叉算子的改进 26

2.2.3 变异算子的改进 27

2.2.4 加快收敛速度的措施 27

2.2.5 最优保存策略 28

2.2.6 改进遗传算法的仿真 28

2.3 BP神经网络及其改进算法 28

2.3.1 BP神经网络 28

2.3.2 BP神经网络算法原理及模型 29

2.3.3 BP神经网络算法的实现步骤 31

2.4 改进反向传播BP算法的措施 32

第3章 基于GA-BP混合算法的变压器故障诊断 34

3.1 GA-BP混合算法基本原理 34

3.1.1 GA-BP混合算法 34

3.1.2 编码策略 34

3.1.3 群体设定 35

3.1.4 适应度函数的确定 35

3.1.5 混合算法的实现 35

3.1.6 混合算法的收敛性分析 37

3.1.7 混合算法的优点 37

3.2 GA-BP网络及混合算法的故障诊断 37

3.3 基于三比值神经网络法故障诊断 42

3.4 基于四比值的神经网络法故障诊断 44

第4章 基于粗糙集理论的变压器故障诊断 47

4.1 粗糙集基本理论 47

4.1.1 知识与知识库 47

4.1.2 粗糙集的上、下近似集 48

4.1.3 知识约简 48

4.1.4 知识表达系统 49

4.1.5 决策表 49

4.1.6 决策表的化简及分类规则 50

4.2 变压器故障的分类代号 53

4.2.1 常规IEC三比值法故障分类代号 53

4.2.2 DGA新导则故障分类代号 53

4.3 基于粗糙集理论的IEC三比值故障诊断 54

4.3.1 基于粗糙集的常规三比值表化简 54

4.3.2 基于粗糙集的新导则IEC—60599诊断法 56

4.4 变压器故障诊断实例分析 59

第5章 基于粗糙集理论的变压器故障定位 62

5.1 基于粗糙集理论的变压器故障定位诊断 62

5.2 变压器故障定位的判断规则 62

5.3 变压器故障定位实例分析 65

第6章 绝缘电阻和电容及介质损耗因数的测量 66

6.1 绝缘电阻与电阻率 66

6.2 影响绝缘电阻的主要因素 67

6.3 绝缘电阻的直接测量法 68

6.4 比较法测量绝缘电阻 70

6.5 充放电法测量绝缘电阻 72

6.6 相对介电常数 75

6.7 介质损耗因数 75

6.8 影响相对介电常数和介质损耗因数的主要因素 76

6.9 Cx和tan"para" label-module="para">

6.10 双T电桥测量法 83

6.11 谐振法测量Cx及tan"para" label-module="para">

第7章 油纸绝缘时域介电谱的测量 91

7.1 油纸绝缘变压器绝缘老化机理 91

7.2 油纸绝缘电介质极化理论 92

7.3 油纸绝缘介质响应特性 94

7.4 绝缘老化导致极化特性变化 95

7.5 极化、去极化电流法 96

7.6 回复电压法 97

7.7 变压器极化谱的测量方法 97

7.7.1 回复电压测量的接线 97

7.7.2 极化、去极化电流测量 99

7.8 影响回复电压测量的主要因素 101

7.9 充电电压对极化谱测量的影响 104

7.9.1 充电电压对回复电压最大值的影响 105

7.9.2 充电电压对回复电压初始斜率的影响 105

7.9.3 充电电压对峰值时间的影响 105

7.10 充放电时间对极化谱测量的影响 106

7.10.1 充放电时间比与回复电压最大值的关系 107

7.10.2 充放电时间比与初始斜率Si的关系 107

7.10.3 充放电时间比与峰值时间tp的关系 108

第8章 油纸绝缘极化等效电路及其响应 110

8.1 油纸绝缘极化等效电路模型 110

8.1.1 极化等值电路元件的组成 111

8.1.2 基于X-Y模型的等值电路 113

8.2 基于扩展德拜模型的等值电路 114

8.3 极化等效电路的响应函数 116

8.4 油纸绝缘混联等效电路模型 118

8.4.1 混联等效电路模型 119

8.4.2 改进的混联等效电路模型 121

第9章 油纸绝缘变压器极化等效电路参数计算 128

9.1 介质极化等效电路模型 128

9.2 粒子群算法及其在参数计算中的应用 130

9.2.1 建立求解非线性方程组的目标函数 130

9.2.2 标准粒子群优化算法 131

9.2.3 改进粒子群优化算法 132

9.3 应用改进粒子群算法求解电路参数值 135

9.4 回复电压计算方法 138

9.4.1 单极化支路回复电压计算公式 138

9.4.2 多极化支路回复电压计算通式 140

9.4.3 等效电路中几何电阻Rg的求解 140

9.5 等效电路参数计算准确性分析 140

第10章 油纸绝缘老化与等效电路参数关系 144

10.1 油纸绝缘老化与等效电路极化支路数 144

10.1.1 等效电路极化支路数唯一性探讨 144

10.1.2 油纸绝缘老化与极化支路数的关系 150

10.2 油纸绝缘老化与极化支路时间常数的关系 153

10.3 实例分析和验证 155

附录A 故障诊断程序 158

附录B 基于混沌粒子群混合算法的计算程序 163

附录C 参数计算结果与测量曲线对比 169

参考文献 1722100433B

电力变压器智能故障诊断与绝缘测试技术是电气工程研究生（或本科生）的一门专业课程。全书共10章，分别阐述神经网络诊断方法及其混合算法在变压器油中溶解气体的故障诊断应用、基于粗糙集理论的变压器故障诊断和故障定位、绝缘电阻和电容及介质损耗因数的测量、油纸绝缘极化响应与时域介电谱测量、极化等效电路模型和等效电路参数计算、油纸绝缘老化与等效电路特征量的关系等内容。本书内容由浅入深，为读者构筑了一个从理论到实践的学习平台。书中除了阐述故障诊断理论外，还提供大量的故障诊断分析实例、诊断程序和图表，力求让读者通过学习能系统掌握变压器故障诊断方法和绝缘测试等知识。本书提供配套的分析实例、MATLAB计算程序等。

本书可以作为高等院校电气、自动化等专业高年级本科生和研究生相关课程的教材，也可以供电力工程技术人员学习和参考。

第1章 绪论

1.1 智能故障诊断与容错控制的有关概念

1.2 智能故障诊断与容错控制的目的和意义

1.3 智能故障诊断与容错控制的研究内容

1.4 智能故障诊断与容错控制的研究方法

1.5 智能故障诊断与容错控制的国内外研究概况

1.6 本书的结构体系和特色

1.7 小结

参考文献

第2章 智能故障诊断与容错控制的构成

2.1 智能故障诊断与容错控制的基本结构

2.2 智能故障诊断与容错控制的构成原理

2.3 智能故障诊断与容错控制的构成方法

2.4 智能故障诊断与容错控制的评价指标

2.5 小结

参考文献

第3章 智能故障诊断与容错控制方案

3.1 基于状态反馈的故障诊断与容错控制

3.2 基于故障补偿的故障诊断与容错控制

3.3 基于多模冗余的故障诊断与容错控制

3.4 基于功能模块的故障诊断与容错控制

3.5 基于神经网络的故障诊断与容错控制

3.6 基于专家系统的故障诊断与容错控制

3.7 小结

参考文献

第4章 智能故障诊断与容借控制策略

4.1 瞬时故障的消除

4.2 多模块并行诊断决策

4.3 故障自适应学习控制

4.4 故障自适应补偿控制

4.5 故障自适应重构控制

4.6 小结

参考文献

第5章 智能故障诊断与容错控制的实现方法

5.1 故障信号检测

5.2 故障特征识别

5.3 故障状态预测

5.4 故障维修决策

5.5 故障容错控制

5.6 小结

参考文献

第6章 模糊故障诊断与容错控制

6.1 模糊故障诊断原理

6.2 模糊故障诊断方法

6.3 模糊故障容错控制

6.4 几个问题的处理方法

6.5 小结

参考文献

第7章 专家系统故障诊断与容错控制

7.1 专家系统概述

7.2 专家系统故障诊断原理

7.3 专家系统故障诊断方法

7.4 专家系统故障容错控制

7.5 翼型风不洞运行过程故障诊断与容错控制

7.6 小结

参考文献

第8章 神经网络故障诊断与容错控制

……

第9章 信息融合故障诊断与容错控制

第10章 智能故障诊断与容错控制

第11章 智能结构故障诊断与容错控制

第12章 BIT故障诊断与容错控制

第13章 集成化妆故障诊断与容错控制

第14章 网络化故障诊断与容错控制

《大型电力变压器故障诊断及案例》主要内容包括概论、大型电力变压器的故障模式及影响分析、大型电力变压器故障特征参量分析、大型电力变压器故障特征参量预处理及预测方法、大型电力变压器故障特征参量数据融合方法、基于油中溶解气体的变压器故障诊断方法、大型电力变压器过热性故障诊断方法、大型变压器绕组变形诊断方法、基于多特征参量故障诊断方法、基于保护信息的变压器故障诊断、典型故障诊断案例分析。

本书系统地阐述了智能故障诊断与容错控制的基本理论和方法：主要内容包括智能故障诊断与容错控制的构成原理、构成方法、控制方案、控制策略及其实现技术，同时对模糊、专家系统、控制方案、控制策略及其实现技术，同时对模糊、专家系统、神经网络、信息融合、智能体、智能结构、BIT、集成化和网络化智能故障诊断与容错控制方法也分别做了介绍。

本书可作为高等院校工业自动化、设备工程、安全工程、机械电子工程、控制科学与工程等专业高年级学生和研究生的教材或教学参考书，也可供广大科技工作者和从事过程控制、故障诊断、武器装备使用与维护等人员参考。