| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·GIS设备的应用情况 | 第12-13页 |
| ·GIS设备故障的情况 | 第13页 |
| ·GIS局部放电在线检测方法 | 第13-15页 |
| ·局部放电检测技术发展情况 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 2 检测系统概要 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·检测信号特征分析 | 第19-20页 |
| ·试验回路和测量系统的组成 | 第20-23页 |
| ·滤波电路 | 第23-24页 |
| ·数据采集系统 | 第24页 |
| ·基于虚拟仪器的数字式测试仪设计 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-28页 |
| 3 测试工频信号频率的实时计算及异常信号的相位计算 | 第28-40页 |
| ·离散傅里叶变换 | 第28-32页 |
| ·有限长序列的离散傅里叶变换 | 第28-29页 |
| ·快速傅里叶变换 | 第29-32页 |
| ·FFT运算产生的问题及解决方法 | 第32-35页 |
| ·栅栏效应 | 第32页 |
| ·频谱泄漏 | 第32-33页 |
| ·汉宁窗函数的使用 | 第33-35页 |
| ·利用FFT算法计算工频信号的主频 | 第35-39页 |
| ·本章结论 | 第39-40页 |
| 4 信号的快速分类处理 | 第40-50页 |
| ·傅里叶变换 | 第40-43页 |
| ·傅里叶变换的不足 | 第41-42页 |
| ·傅里叶变换对于局部放电研究的局限性 | 第42-43页 |
| ·信号的时宽与频宽的引入 | 第43-45页 |
| ·改进型信号时宽频宽算法在局部放电检测中的应用 | 第45-48页 |
| ·本章结论 | 第48-50页 |
| 5 模糊C-均值聚类分析 | 第50-62页 |
| ·模糊数学及隶属度的基本概念 | 第50-52页 |
| ·模糊关系与模糊矩阵的概念 | 第52-53页 |
| ·模糊聚类 | 第53-56页 |
| ·使用FCM聚类方法对异常信号时频特征进行分类 | 第56-60页 |
| ·本章结论 | 第60-62页 |
| 6 局部放电图谱的特征因子及实现 | 第62-68页 |
| ·局部放电特征图谱 | 第62-64页 |
| ·局部放电的特征因子 | 第64-66页 |
| ·局部放电的特征因子的实现方法 | 第66-67页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| 7 基于支持向量机的识别分析 | 第68-80页 |
| ·人工神经网络 | 第68-70页 |
| ·人工神经网络模型 | 第68-69页 |
| ·人工神经网络模型 | 第69页 |
| ·人工神经网络的信息处理能力 | 第69-70页 |
| ·支持向量机 | 第70-77页 |
| ·函数集的VC维及结构风险最小化 | 第70-71页 |
| ·最优超平面 | 第71-74页 |
| ·支持向量机简介 | 第74-77页 |
| ·基于二叉树的多类SVM分类方法 | 第77页 |
| ·利用支持向量机完成局部放电识别 | 第77-79页 |
| ·本章结论 | 第79-80页 |
| 8 小波分析 | 第80-92页 |
| ·小波分析简介 | 第80-84页 |
| ·小波变换 | 第80-82页 |
| ·小波变换的特点 | 第82-84页 |
| ·Morlet小波 | 第84-85页 |
| ·连续小波的计算 | 第85-86页 |
| ·信号尺度图 | 第86页 |
| ·利用Morlet小波分析法分析局部放电信号 | 第86-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 9 模糊模式识别 | 第92-98页 |
| ·模糊识别基本理论 | 第92-94页 |
| ·模糊集合贴近度 | 第92-93页 |
| ·模糊识别的择近原则 | 第93页 |
| ·模糊识别的最大隶属度原则 | 第93页 |
| ·隶属度函数的构造 | 第93-94页 |
| ·单脉冲信号的模糊模式识别 | 第94-97页 |
| ·局部放电识别隶属度函数的构造 | 第94-96页 |
| ·运用最小贴近度和择近原则识别局部放电信号 | 第96-97页 |
| ·本章结论 | 第97-98页 |
| 10 结论与展望 | 第98-104页 |
| ·操作界面及试验仿真 | 第98-100页 |
| ·结论 | 第100-102页 |
| ·展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 作者简历 | 第108-112页 |
| 学位论文数据集 | 第112页 |