| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 低频振荡状态监视与分析技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 低频振荡状态监视与分析技术基本框架 | 第15-17页 |
| 1.2.2 低频振荡状态监视与分析待解决的问题 | 第17-19页 |
| 1.3 低频振荡模态参数辨识方法研究现状 | 第19-25页 |
| 1.3.1 基于系统模型的模态参数辨识方法研究 | 第19-20页 |
| 1.3.2 基于量测信息的模态参数辨识方法研究 | 第20-25页 |
| 1.3.3 提高模态参数辨识准确度待解决的问题 | 第25页 |
| 1.4 低频振荡时频分析方法研究现状 | 第25-28页 |
| 1.4.1 时频分析方法基本原理与相关进展 | 第25-27页 |
| 1.4.2 时频分析方法应用于低频振荡分析的优势 | 第27-28页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第28-30页 |
| 第2章 低频振荡状态监视的可停振动系统分析法 | 第30-59页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 可停振动系统分析方法 | 第31-34页 |
| 2.2.1 可停振动系统的检测理论 | 第31页 |
| 2.2.2 一类可停振动系统的数学模型——Duffing振子可停振动系统 | 第31-32页 |
| 2.2.3 可停振动系统周期解的存在性证明 | 第32-33页 |
| 2.2.4 可停振动系统周期激励时系统解的求取 | 第33-34页 |
| 2.3 典型激励信号的可停振动系统相轨迹特性分析 | 第34-43页 |
| 2.3.1 白噪声和色噪声激励信号 | 第34-36页 |
| 2.3.2 单频振荡激励信号 | 第36-38页 |
| 2.3.3 含噪的单频振荡激励信号 | 第38-40页 |
| 2.3.4 组合激励信号 | 第40-43页 |
| 2.3.5 典型激励信号的系统相轨迹特征分析 | 第43页 |
| 2.4 低频振荡状态监视的可停振动系统分析 | 第43-52页 |
| 2.4.1 低频振荡激励信号的可停振动系统相轨迹分析 | 第43-49页 |
| 2.4.2 低频振荡状态监视的可停振动系统自动识别算法 | 第49-51页 |
| 2.4.3 低频振荡状态监视的可停振动系统算法流程 | 第51-52页 |
| 2.5 仿真和实例验证 | 第52-57页 |
| 2.5.1 仿真验证 | 第52-53页 |
| 2.5.2 实例验证 | 第53-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第3章 串联二阶跟踪微分器的低频振荡类型快速识别方法 | 第59-75页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 跟踪微分器（TD） | 第59-63页 |
| 3.2.1 经典微分器和跟踪微分器原理 | 第59-62页 |
| 3.2.2 最速离散跟踪微分器 | 第62-63页 |
| 3.3 串联TD的测试信号系统输出相轨迹分析 | 第63-70页 |
| 3.3.1 衰减振荡的组合激励信号 | 第63-66页 |
| 3.3.2 周期和衰减振荡的组合激励信号 | 第66-69页 |
| 3.3.3 模拟弱阻尼低频振荡的测试信号 | 第69页 |
| 3.3.4 模拟强迫功率振荡的测试信号 | 第69-70页 |
| 3.4 串联二阶TD的低频振荡类型快速识别算法 | 第70-71页 |
| 3.5 仿真和实例验证 | 第71-74页 |
| 3.5.1 仿真验证 | 第71-73页 |
| 3.5.2 实例验证 | 第73-74页 |
| 3.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 低频振荡模态参数高精度辨识的共振稀疏分解方法 | 第75-99页 |
| 4.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.2 共振稀疏分解法（RSSD） | 第76-82页 |
| 4.2.1 低频振荡信号的共振属性 | 第76-78页 |
| 4.2.2 调Q小波变换 | 第78-81页 |
| 4.2.3 形态分量分析（MCA） | 第81-82页 |
| 4.3 低频振荡模态参数辨识的RSSD算法 | 第82-83页 |
| 4.4 测试信号的RSSD分析 | 第83-88页 |
| 4.4.1 含白噪声和瞬态冲击干扰的测试信号 | 第83-85页 |
| 4.4.2 含白噪声的测试信号 | 第85-86页 |
| 4.4.3 含色噪声的测试信号 | 第86-88页 |
| 4.5 与其它去噪方法的比较 | 第88-91页 |
| 4.5.1 谱峭度设计滤波器方法 | 第88-89页 |
| 4.5.2 EMD方法 | 第89-90页 |
| 4.5.3 分析结果比较 | 第90-91页 |
| 4.6 噪声对辨识方法准确度的影响分析 | 第91-93页 |
| 4.6.1 白噪声对各种辨识方法准确度的影响 | 第91-92页 |
| 4.6.2 色噪声对各种辨识方法准确度的影响 | 第92-93页 |
| 4.7 仿真和实例验证 | 第93-98页 |
| 4.7.1 仿真验证 | 第93-96页 |
| 4.7.2 实例验证 | 第96-98页 |
| 4.8 本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 低频振荡模态参数辨识的RSSD-FSWT时频分析方法 | 第99-121页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 频率切片小波变换（FSWT） | 第100-103页 |
| 5.2.1 FSWT正变换 | 第100页 |
| 5.2.2 低频振荡频率切片的选择 | 第100-101页 |
| 5.2.3 低频振荡尺度因子的选择 | 第101-103页 |
| 5.2.4 FSWT逆变换 | 第103页 |
| 5.3 低频振荡模态参数辨识的RSSD-FSWT时频分析算法 | 第103-105页 |
| 5.4 仿真信号的RSSD-FSWT分析 | 第105-115页 |
| 5.4.1 FSWT时频分析 | 第105-109页 |
| 5.4.2 噪声对FSWT的影响 | 第109-112页 |
| 5.4.3 瞬态冲击干扰对FSWT影响 | 第112-114页 |
| 5.4.4 RSSD-FSWT的模态参数辨识 | 第114页 |
| 5.4.5 与其它参数辨识方法的比较 | 第114-115页 |
| 5.5 实例验证 | 第115-120页 |
| 5.6 本章小结 | 第120-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 个人简历 | 第135页 |
