人工智能在变压器故障诊断中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

近三十年来人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕成果。

专家系统是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一。

自从 1965 年第一个专家系统 dendral 在美国斯坦福大学问世以来，经过 40 年的开发，各种专家系统已遍布各个专业领域。

2. 课题关键问题和重难点

电力变压器故险及其诊断方法变旺器放阵的种类是多种多样的，其故隐原因复杂并且大多不明显，主要有绝缘不良、漏破与过热、机械强度不良、附件故障等。

按故障发生的过程可分为突发注故障和逐渐发展生放障:常见的放陪其发生部位可分为内部故障( 包括线圈铁心、内部附件、分格开关、引线放障、绝缘油老化)和外部故障(包括油箱、冷却装管、套管、附件等的故障）。

变压器的故障诊断就是根据变压器故障的征兆，确定故障的性质或部位。

3. 国内外研究现状（文献综述）

过去，电力系统故障大部分都由人工处理，这样的方式不仅问题容易得不到及时的处理，也会花费大量的资源及劳动力，而现在通过建立人工智能处理系统故障的方案，虽然技术还不够成熟，但是已经形成了雏形，通过日渐发达的技术，这样的方法必然会是日后的主流。

人工智能(a1)是一门新兴的边缘学科，它引起了许多学科的日益重视，并具有越来越重要的实用意义、我们的研究正是从人工智能这门年轻的学科中发现了一些新思维和新方法，我们研究的专家系统和人工神经网络两种法中，从模拟人类智能的角度来看，这两种方法既有相互联系，又有各自的特点前者校拟人长的逻销思维后者则模拟人类的形象思维,因杨启平等: 变民器故障诊断的人工智能法.两者具有许多不同的特点i.tfdes 开发成功的经验是进行调查研究，大量吸收专家领域知识和运行人员的现场经验、吸取已开发的实用专家系统的经验,形成本系统合理的总体框架与原型，从而保证整个开发工作的顺利进行。

加强领城专家与知识程师的公作与配合，遵循专家系统开发各个阶段递归进行的规律，进一步修改、丰富知识库，为系统的实用性奠定了基础，2.tfdann 的开发是正确运用神经网络众多类型中的bp 网络、吸取国内外已开发的实用ann 经验形成本软件合理的模块化结构和总体框架，从而保证了样本训练时间减少、诊断速度快适应性强等特点我们深深认识到: 在tfdes 州发过程中知识的获取、知识库的建立和完善始终是成功的关键。

4. 研究方案

本篇论文将对人工智能技术中的人工神经元技术以及专家系统进行深入的研究，以及对变压器故障中能够运用到的人工智能法进行探讨。

1. 对人工神经元技术中的重要组成部分bp算法进行查阅资料及演算等步骤，并研究其与变压器故障诊断中的联系。

对专家系统进入更深层次的了解。

5. 工作计划

毕业设计前一学期末完成英文翻译，收集、查阅、文献资料并准备开题报告。

第1周 完成英文翻译，提交英文翻译给指导老师批阅。

英文翻译经指导老师批阅合格并确认后，译文和原文均上传至毕业设计管理系统,译文封面用标准模板。