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基于模糊逻辑的电能质量暂态扰动分类研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第13-32页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第13-14页
    1.2 电能质量暂态扰动数据提取研究现状第14-18页
    1.3 电能质量暂态扰动特征提取研究现状第18-23页
    1.4 电能质量暂态扰动分类方法研究现状第23-31页
        1.4.1 电能质量暂态扰动分类识别现状分析第24-27页
        1.4.2 电能质量暂态扰动模糊分类现状分析第27-29页
        1.4.3 电能质量暂态扰动分类优化现状分析第29-31页
    1.5 本文的主要研究内容第31-32页
第2章 电能质量暂态扰动数据提取方法研究第32-50页
    2.1 引言第32页
    2.2 基于改进归一化距离测度方法的扰动检测第32-41页
        2.2.1 改进归一化距离测度方法第32-38页
        2.2.2 距离测度畸变检测性能分析第38-40页
        2.2.3 距离测度抗噪性能分析第40-41页
    2.3 数据提取阈值的确定方法第41-43页
    2.4 基于改进归一化距离测度的电能质量数据提取第43-48页
        2.4.1 数据提取仿真及性能分析第43-45页
        2.4.2 国内外实测数据提取验证第45-48页
    2.5 本章小结第48-50页
第3章 基于T-S模糊推理的电能质量暂态扰动分类第50-71页
    3.1 引言第50页
    3.2 基于多分辨率S变换的电能质量扰动特征提取第50-61页
        3.2.1 多分辨率S变换第51-58页
        3.2.2 基于多分辨率S变换的扰动特征提取第58-59页
        3.2.3 扰动特征的性能对比第59-61页
    3.3 电能质量暂态扰动的T-S模糊分类第61-65页
        3.3.1 T-S模糊逻辑推理方法第61-62页
        3.3.2 基于T-S模糊推理的扰动分类器第62-65页
    3.4 基于T-S模糊推理的扰动分类仿真与实测数据验证第65-70页
        3.4.1 基于T-S模糊推理的扰动分类仿真第65-67页
        3.4.2 国内外实测数据T-S模糊分类验证第67-70页
    3.5 本章小结第70-71页
第4章 基于改进细菌觅食算法的扰动模糊分类优化第71-89页
    4.1 引言第71页
    4.2 细菌觅食算法第71-74页
        4.2.1 细菌觅食算法的基本原理第71-72页
        4.2.2 细菌觅食算法的实现流程第72-74页
    4.3 细菌觅食算法的改进策略第74-76页
        4.3.1 扰动分类优化的目标函数第74页
        4.3.2 基于菌群-遗传算法的混合优化方法第74-76页
    4.4 改进细菌觅食算法参数选取与分类优化仿真第76-83页
        4.4.1 改进细菌觅食算法的参数选取第77-81页
        4.4.2 基于改进细菌觅食算法的分类优化仿真第81-83页
    4.5 改进细菌觅食算法分类优化的实测数据验证第83-88页
        4.5.1 国内外实测数据分类优化验证第83-86页
        4.5.2 分类优化性能对比及分析第86-88页
    4.6 本章小结第88-89页
第5章 基于类别语言值的电能质量暂态扰动高效分类第89-105页
    5.1 引言第89页
    5.2 模糊推理机制与分类器简化的差异问题第89-91页
    5.3 电能质量暂态扰动的类别语言值模糊分类方法第91-97页
        5.3.1 基于类别语言值的隶属函数确定第91-95页
        5.3.2 基于类别语言值的模糊规则生成第95-97页
    5.4 基于类别语言值的扰动分类仿真与实测数据验证第97-104页
        5.4.1 基于类别语言值的扰动模糊分类仿真第97-98页
        5.4.2 国内外实测数据的类别语言值分类验证第98-101页
        5.4.3 分类性能对比及分析第101-104页
    5.5 本章小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-117页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第117-119页
致谢第119-120页
个人简历第120页

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