| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 电能质量监测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电能质量扰动分析算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 电能质量扰动分类方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 嵌入式 linux 系统介绍 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 电能质量扰动信号预处理算法 | 第18-29页 |
| 2.1 小波变换去噪算法 | 第18-23页 |
| 2.1.1 小波变换的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 多尺度分析 | 第19-21页 |
| 2.1.3 小波消噪原理 | 第21-23页 |
| 2.2 典型电能质量单一扰动数学模型的建立 | 第23-25页 |
| 2.3 小波阈值法去噪的信号仿真分析 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 电能质量叠加性扰动识别算法分析 | 第29-44页 |
| 3.1 Hilbert-Huang 变换 | 第29-33页 |
| 3.1.1 经验模态分解法基本原理 | 第29-31页 |
| 3.1.2 聚类经验模态分解 | 第31-32页 |
| 3.1.3 Hilbert 变换 | 第32-33页 |
| 3.2 基于 EEMD 的电能质量叠加性扰动分析 | 第33-41页 |
| 3.2.1 含有谐波电能质量扰动信号的 HHT 仿真分析 | 第33-37页 |
| 3.2.2 电能质量叠加性扰动的 HHT 仿真分析 | 第37-41页 |
| 3.3 基于多分类支持向量机的电能质量叠加性扰动分类方法 | 第41-43页 |
| 3.3.1 多分类支持向量机的基本原理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 特征向量提取 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 电能质量叠加性扰动识别系统与验证实验 | 第44-63页 |
| 4.1 电能质量扰动识别系统 | 第44-54页 |
| 4.1.1 系统总体结构 | 第44-46页 |
| 4.1.2 数据采集与处理模块 | 第46-51页 |
| 4.1.3 Linux 多线程程序 | 第51-54页 |
| 4.2 电能质量扰动识别验证实验结果与分析 | 第54-61页 |
| 4.2.1 电能质量网络数据包的接收与提取 | 第54-56页 |
| 4.2.2 Labview 中扰动识别结果显示 | 第56-61页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
