| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·电能质量问题概述 | 第8页 |
| ·谐波及间谐波概述 | 第8-12页 |
| ·谐波及间谐波的定义 | 第9页 |
| ·谐波及间谐波的产生 | 第9页 |
| ·谐波及间谐波的危害 | 第9-10页 |
| ·电力系统谐波及间谐波标准 | 第10-11页 |
| ·谐波及间谐波检测的意义 | 第11-12页 |
| ·谐波及间谐波检测的研究现状和发展趋势 | 第12-15页 |
| ·谐波及间谐波检测的主要方法 | 第12-14页 |
| ·谐波及间谐波检测研究存在的主要问题 | 第14页 |
| ·谐波及间谐波检测的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 谐波及间谐波分析基础 | 第16-22页 |
| ·采样方法分类 | 第16页 |
| ·频谱分析的局限性及其改进算法 | 第16-18页 |
| ·频谱分析的局限性 | 第16-18页 |
| ·频谱分析的改进算法 | 第18页 |
| ·神经网络及其在谐波及间谐波分析中的应用 | 第18-21页 |
| ·神经元和神经网络模型 | 第18-20页 |
| ·神经网络在谐波及间谐波检测中的应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 采用 BP 神经网络的基波频率高精度检测 | 第22-37页 |
| ·基波测量的研究现状 | 第22-23页 |
| ·采用BP 神经网络的基波检测 | 第23-32页 |
| ·基波检测的BP 网络的学习算法 | 第24-25页 |
| ·采用BP 神经网络的基波检测原理 | 第25-29页 |
| ·基波检测的BP 神经网络的实现 | 第29-32页 |
| ·加矩形窗的和汉宁窗的FFT 插值算法分析基波和谐波 | 第32-34页 |
| ·加矩形窗的FFT 插值算法分析基波和谐波 | 第32-33页 |
| ·加汉宁窗的FFT 插值算法分析基波和谐波 | 第33-34页 |
| ·仿真研究及结果分析 | 第34-36页 |
| ·无噪声的环境下BP 神经网络算法的仿真结果 | 第34-35页 |
| ·随机噪声和谐波对BP 神经网络检测效果的影响 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 采用 BP 神经网络和线性神经网络分析整数次谐波 | 第37-50页 |
| ·线性神经网络概述 | 第37-39页 |
| ·自适应线性神经元模型 | 第37页 |
| ·线性神经网络学习 | 第37-39页 |
| ·BP 神经网络和线性神经网络分析整数次谐波 | 第39-41页 |
| ·采用BP 神经网络高精度检测谐波的基波频率 | 第39页 |
| ·基于传统的线性神经网络分析整数次谐波 | 第39-41页 |
| ·整数次谐波的仿真研究及结果分析 | 第41-49页 |
| ·奇数次谐波分析方法仿真结果比较 | 第41-44页 |
| ·奇、偶次谐波分析的仿真结果比较 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 采用激励函数参数可调的线性神经网络分析间谐波 | 第50-58页 |
| ·采用BP 神经网络高精度检测间谐波的基波频率 | 第50页 |
| ·利用加汉宁窗的FFT 算法对信号进行预处理 | 第50-51页 |
| ·激励函数参数可调的线性神经网络的间谐波分析方法 | 第51-53页 |
| ·间谐波仿真研究及结果分析 | 第53-57页 |
| ·无噪声环境下间谐波仿真结果分析 | 第53-55页 |
| ·有噪声环境下间谐波仿真结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·全文结论 | 第58-59页 |
| ·后期工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第64-65页 |