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基于压缩感知理论的电能质量数据重构和扰动识别研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题的背景和研究意义第10-11页
    1.2 电能质量概述第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-16页
        1.3.1 电能质量数据压缩重构第14-15页
        1.3.2 电能质量扰动识别第15-16页
    1.4 论文主要研究内容第16-17页
第2章 电能质量压缩感知理论第17-25页
    2.1 压缩感知简介第17-19页
        2.1.1 压缩感知发展历程第17-19页
        2.1.2 压缩感知在电力系统中的应用第19页
    2.2 压缩感知理论框架第19-24页
        2.2.1 信号的稀疏表示第20-22页
        2.2.2 测量矩阵的设计第22-23页
        2.2.3 信号重构算法第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 电能质量信号稀疏性分析与建模第25-36页
    3.1 引言第25页
    3.2 电能质量信号可稀疏性分析第25页
    3.3 电能质量信号建模第25-35页
        3.3.1 单一扰动信号模型第26-32页
        3.3.2 复合扰动信号模型第32-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于正则化自适应压缩采样匹配追踪算法的电能质量数据压缩重构方法第36-47页
    4.1 引言第36页
    4.2 稀疏基的选择第36-37页
    4.3 测量矩阵的设计第37-38页
    4.4 基于正则化自适应压缩采样匹配追踪算法第38-46页
        4.4.1 CoSaMP算法步骤第39-40页
        4.4.2 RACSMP算法步骤第40-41页
        4.4.3 实验及结果分析第41-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 一种带标签信息子字典级联学习的电能质量扰动识别方法第47-60页
    5.1 引言第47-48页
    5.2 字典学习的电能质量扰动识别框架第48-49页
    5.3 带标签信息子字典级联学习的扰动识别算法第49-53页
        5.3.1 电能质量数据字典稀疏表示第49-50页
        5.3.2 信号保真项第50页
        5.3.3 识别保真项第50-51页
        5.3.4 带标签信息子字典级联学习模型第51-53页
    5.4 仿真和实验验证第53-59页
        5.4.1 单一和复合电能质量扰动信号第53-54页
        5.4.2 降维维数选取第54-55页
        5.4.3 仿真验证第55-58页
        5.4.4 实验验证第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 总结展望第60-62页
    6.1 全文总结第60-61页
    6.2 研究展望第61-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第69页

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