电缆终端局部放电特征提取与模式识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 局部放电检测方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 局部放电特征提取 | 第12-14页 |
| 1.2.3 局部放电模式识别分类器 | 第14-15页 |
| 1.3 主要内容及思路 | 第15-17页 |
| 1.3.1 具体问题 | 第15-16页 |
| 1.3.2 主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 电缆局部放电特征量提取研究 | 第17-28页 |
| 2.1 局放试验平台及方法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 试验设备介绍及缺陷制作 | 第17-20页 |
| 2.1.2 电缆附件局放信号检测 | 第20-21页 |
| 2.2 灰度图谱与矩特征提取 | 第21-22页 |
| 2.3 灰度图谱与矩特征提取 | 第22-25页 |
| 2.3.1 灰度图谱的构建 | 第22-24页 |
| 2.3.2 矩特征提取 | 第24-25页 |
| 2.4 统计特征参数 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 特征值降维算法的研究 | 第28-38页 |
| 3.1 主成分分析(PCA) | 第28-30页 |
| 3.1.1 主成分分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 特征参数的主成分及因子分析 | 第29-30页 |
| 3.2 多维尺度分析降维(MDS) | 第30-33页 |
| 3.2.1 多维尺度分析 | 第30-32页 |
| 3.2.2 特征参数的评价函数及降维效果 | 第32-33页 |
| 3.3 局部线性嵌入降维(LLE) | 第33-37页 |
| 3.3.1 局部线性嵌入法 | 第33-36页 |
| 3.3.2 最佳分类效果的k和d综合参数选择 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 电缆局部放电模式识别研究 | 第38-49页 |
| 4.1 BP神经网络算法 | 第38-42页 |
| 4.1.1 BP神经网络模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 激活函数 | 第39-40页 |
| 4.1.3 BP网络算法 | 第40-42页 |
| 4.2 支持向量机(SVM) | 第42-46页 |
| 4.2.1 SVM分类器 | 第42-44页 |
| 4.2.2 多分类SVM | 第44-45页 |
| 4.2.3 核函数和参数选择 | 第45-46页 |
| 4.3 局部放电模式识别结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 后续研究工作展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第58页 |
