| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电网故障诊断的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 电网故障识别的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 输电线路故障选相方法的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织 | 第16-17页 |
| 第2章 相关原理和算法的简介 | 第17-30页 |
| 2.1 S变换基本理论 | 第17-18页 |
| 2.1.1 S变换介绍 | 第17页 |
| 2.1.2 S变换的定义 | 第17页 |
| 2.1.3 S变换的离散形式 | 第17-18页 |
| 2.2 相对熵基本理论 | 第18-19页 |
| 2.3 k-means算法的基本理论 | 第19-20页 |
| 2.4 隐马尔可夫模型 | 第20-22页 |
| 2.4.1 马尔可夫链的概念 | 第20-22页 |
| 2.4.2 隐马尔可夫模型的概念 | 第22页 |
| 2.5 HMM的基本算法 | 第22-27页 |
| 2.5.1 HMM的三个基本问题 | 第22-23页 |
| 2.5.2 前向-后向算法 | 第23-24页 |
| 2.5.3 Viterbi算法 | 第24-25页 |
| 2.5.4 Baum-Welch算法 | 第25-27页 |
| 2.6 HMM算法的改进 | 第27-29页 |
| 2.6.1 数据下溢问题 | 第27-28页 |
| 2.6.2 多观测序列问题 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于S变换综合相对熵的电网故障识别方法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于S变换综合相对熵的电网故障识别方法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 特征电流的构造 | 第30-33页 |
| 3.2.2 特征电流S变换综合相对熵的构造 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于k-means聚类的故障线路的识别 | 第35-36页 |
| 3.2.4 基于S变换综合相对熵的电网故障识别方法 | 第36页 |
| 3.3 算例分析 | 第36-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于CHMM的输电线路故障选相方法研究 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 基于CHMM的输电线路故障选相方法 | 第44-50页 |
| 4.2.1 CHMM的参数表示 | 第44-45页 |
| 4.2.2 CHMM训练算法的改进 | 第45-48页 |
| 4.2.3 CHMM的训练过程 | 第48-50页 |
| 4.2.4 输电线路故障选相方法 | 第50页 |
| 4.3 基于CHMM的输电线路故障选相方法流程 | 第50-51页 |
| 4.4 仿真实验 | 第51-59页 |
| 4.4.1 仿真参数的设置 | 第51-52页 |
| 4.4.2 训练样本序列的选取 | 第52页 |
| 4.4.3 CHMM的训练及结果 | 第52-57页 |
| 4.4.4 输电线路故障选相结果 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A CHMM训练结果 | 第66-70页 |
| 附录B CHMM训练相关程序 | 第70-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第80页 |
