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随着我国电力体制的改革，电力设备的维修方式已转变为状态检修，而这种维修方式所需的在线监测和故障诊断技术则成为国内外的研究热点。电力变压器作为电力系统的重要设备，必须保证其可靠的状态和参数监测。本文针对大型高压输变电设备中高压变压器的特点，设计了基于CAN总线的分布式变压器局部放电在线监测系统，所做的主要工作如下：
(1)阐述变压器局部放电在线监测的国内外研究现状，总结和分析电力变压器故障原因及分类，介绍了局部放电的机理和分类以及在线检测方法。
(2)通过分析变压器内部故障与油中溶解气体特征量对应关系，总结出不同特征气体形成的标准故障模式，介绍油中溶解气体在线监测系统的组成。阐述局部放电信号超高频信号的产生机理以及超高频检测法的硬件电路组成，包括超高频传感器，信号调理电路，数据采集等。
(3)基于CAN总线的特点，系统选择CAN总线的分布式数据采集与处理系统，设计CAN总线的硬件接口电路。
(4)通过介绍BP神经网络的结构和学习规则，分析传统BP网络的不足和四种改进方法，即自适应学习速率法、附加动量法、自适应学习速率动量法和L-M算法。基于BP神经网络理论设计以气体浓度为输入、故障类型为输出的变压器故障诊断系统，并对BP网络和Elman网络进行MATLAB仿真比较。
(5)介绍变压器的干扰源及其干扰的分类，应用小波去噪技术研究了局部放电在线监测中的噪声抑制方法，对母小波及阈值的选择进行了研究。