| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| 1．1 概述 | 第8-12页 |
| 1．1．1 电力谐波的产生及危害 | 第8-9页 |
| 1．1．2 谐波测量方法概述 | 第9-12页 |
| 1．2 谐波测量的新兴研究方向 | 第12-14页 |
| 1．3 谐波抑制技术的发展 | 第14-17页 |
| 1．4 本文的主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 小波神经网络理论基础 | 第19-35页 |
| 2．1 神经网络的基本原理和特点 | 第19-20页 |
| 2．2 小波分析基础 | 第20-22页 |
| 2．3 小波神经网络的分析与设计 | 第22-33页 |
| 2．3．1 小波神经网络概况 | 第22-23页 |
| 2．3．2 小波神经网络的构造 | 第23-26页 |
| 2．3．3 小波神经网络的分析与设计 | 第26-30页 |
| 2．3．4 小波神经网络的学习算法 | 第30-33页 |
| 2．4 小波神经网络与常规神经网络的比较 | 第33-34页 |
| 2．5 小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于小波神经网络的谐波测量方法 | 第35-50页 |
| 3．1 电力谐波的神经网络测量方法原理 | 第35-37页 |
| 3．2 基本设想 | 第37页 |
| 3．3 学习样本的形成 | 第37-41页 |
| 3．3．1 谐波初相角的确定算法 | 第38-40页 |
| 3．3．2 样本的选择 | 第40-41页 |
| 3．4 网络构成 | 第41-42页 |
| 3．5 Mexican hat小波神经网络参数初始化 | 第42-44页 |
| 3．6 谐波测量仿真程序设计 | 第44-48页 |
| 3．7 小结 | 第48-50页 |
| 第四章 并联型有源电力滤波器系统设计与仿真研究 | 第50-64页 |
| 4．1 有源电力滤波器的主电路设计 | 第50-55页 |
| 4．1．1 有源电力滤波器的主电路形式 | 第50-51页 |
| 4．1．2 主电路的工作原理 | 第51-52页 |
| 4．1．3 主电路交流侧电感、直流侧电压和电容的选取 | 第52-55页 |
| 4．2 有源电力滤波器谐波和无功电流实时检测方法 | 第55-59页 |
| 4．2．1 p-q运算法 | 第55-56页 |
| 4．2．2 i_p-i_q运算法 | 第56-59页 |
| 4．3 电流追踪控制 | 第59-60页 |
| 4．4 基于simulink的有源电力滤波器系统构建与仿真研究 | 第60-63页 |
| 4．5 小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于 DSP有源电力滤波器的实现 | 第64-74页 |
| 5．1 引言 | 第64页 |
| 5．2 以DSP为核心有源电力滤波器系统 | 第64-65页 |
| 5．3 系统硬件设计 | 第65-67页 |
| 5．3．1 谐波电流监测系统的硬件电路 | 第65-66页 |
| 5．3．2 APF主电路 | 第66页 |
| 5．3．3 PWM输出电路 | 第66-67页 |
| 5．4 系统软件设计 | 第67-72页 |
| 5．4．1 程序设计流程图 | 第67-69页 |
| 5．4．2 i_p-i_q算法计算指令电流的数字实现 | 第69-70页 |
| 5．4．3 PWM波形的产生 | 第70-71页 |
| 5．4．4 控制直流侧电压的数字PI调节器的DSP实现方法 | 第71-72页 |
| 5．5 实验结果 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 录用通知 | 第80-81页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
