基于小波神经网络的局部放电模式识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 局部放电模式识别研究及发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 小波神经网络发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本课题来源及内容 | 第13-15页 |
| 第2章 小波神经网络 | 第15-24页 |
| 2.1 小波神经网络概述 | 第15-17页 |
| 2.2 小波神经网络结构 | 第17-19页 |
| 2.3 小波神经网络算法 | 第19-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 PD特征向量提取 | 第24-37页 |
| 3.1 数据采集 | 第24-30页 |
| 3.1.1 电极模型 | 第24-27页 |
| 3.1.2 局部放电信号采集系统 | 第27-28页 |
| 3.1.3 数据采集 | 第28-30页 |
| 3.2 特征量选择与提取 | 第30-36页 |
| 3.2.1 特征量选取准则 | 第30-31页 |
| 3.2.2 特征提取方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 特征量选取及意义 | 第32-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 小波神经网络PD模式识别 | 第37-58页 |
| 4.1 实验中参数设定及误差分析 | 第37-47页 |
| 4.1.1 小波神经网络参数初始化 | 第37-40页 |
| 4.1.2 学习率调整 | 第40-41页 |
| 4.1.3 误差分析 | 第41-47页 |
| 4.2 实验结果 | 第47-51页 |
| 4.3 小波网络与BP和径向基网络比较 | 第51-57页 |
| 4.3.1 结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3.2 网络结构对识别率的影响 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
