| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·数字信号特征提取方法 | 第12-14页 |
| ·电能质量扰动信号分类方法 | 第14-15页 |
| ·电能质量扰动信号分类方法研究的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 电能质量概述 | 第18-24页 |
| ·电能质量定义 | 第18页 |
| ·电能质量相关标准 | 第18-20页 |
| ·电能质量国家标准 | 第19-20页 |
| ·电能质量国际标准 | 第20页 |
| ·电能质量分类 | 第20-22页 |
| ·动态电能质量问题 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 应用原子分解法的扰动信号特征提取 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·原子分解法 | 第24-27页 |
| ·Gabor原子库 | 第25页 |
| ·匹配追踪算法 | 第25-26页 |
| ·基于衰减正弦量的原子分解 | 第26-27页 |
| ·应用原子分解法的电能质量扰动信号特征提取 | 第27-28页 |
| ·算例分析 | 第28-33页 |
| ·电压暂降 | 第28-30页 |
| ·暂态振荡 | 第30-31页 |
| ·谐波 | 第31-32页 |
| ·瞬时中断 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于CBR和SVM-KNN的电能质量扰动分类方法 | 第34-49页 |
| ·案例推理 | 第34-39页 |
| ·基于案例推理方法的基本概念 | 第35-38页 |
| ·基于案例推理的基本过程 | 第38-39页 |
| ·电能质量扰动信号案例推理系统建立 | 第39-47页 |
| ·扰动信号案例的描述 | 第39-40页 |
| ·扰动信号案例的索引 | 第40页 |
| ·基于SVM-KNN算法的扰动信号案例的检索 | 第40-46页 |
| ·扰动信号的分类 | 第46页 |
| ·扰动信号案例库的维护 | 第46-47页 |
| ·SVM-KNN和CBR结合用于电能质量扰动分类 | 第47-48页 |
| ·基于CBR和SVM-KNN的电能质量扰动分类结果 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论及展望 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第54页 |