基于ASW-ESPRIT的电能质量扰动分析与辨识
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·电能质量的相关概念 | 第11-15页 |
| ·电能质量的定义 | 第11-12页 |
| ·电能质量的分类 | 第12-15页 |
| ·电能质量的评价指标 | 第15-16页 |
| ·本文的工作及结构 | 第16-18页 |
| 第二章 电能质量扰动分析和分类方法 | 第18-26页 |
| ·电能质量扰动分析 | 第18-23页 |
| ·时域分析法 | 第18页 |
| ·频域分析法 | 第18-20页 |
| ·时频分析法 | 第20-22页 |
| ·本文的PQD分析法 | 第22-23页 |
| ·电能质量扰动分类 | 第23-25页 |
| ·基于人工神经网络的PQD分类 | 第23页 |
| ·基于支持向量机的PQD分类 | 第23-24页 |
| ·基于规则判别的PQD分类 | 第24页 |
| ·本文的PQD分类法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于ASW-ESPRIT的时频分析法 | 第26-47页 |
| ·ESPRIT算法 | 第26-28页 |
| ·滑窗ESPRIT算法 | 第28-29页 |
| ·基于ASW-ESPRIT算法的时频分析方法 | 第29-31页 |
| ·自适应滑窗 | 第29-31页 |
| ·幅值及频率检测 | 第31页 |
| ·ASW-ESPRIT算法流程 | 第31页 |
| ·仿真实验与结果 | 第31-46页 |
| ·扰动检测仿真实验 | 第32-42页 |
| ·误差分析 | 第42-45页 |
| ·实际数据分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于分类树算法的PQD分类辨识 | 第47-53页 |
| ·分类树算法 | 第47-48页 |
| ·特征向量判决条件 | 第48页 |
| ·生成本文分类树算法 | 第48-51页 |
| ·辨识步骤 | 第48-51页 |
| ·结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 电能质量扰动辨识系统 | 第53-63页 |
| ·总体结构 | 第53-54页 |
| ·数据通信协议 | 第54页 |
| ·硬件设计 | 第54-57页 |
| ·信号调理板 | 第55页 |
| ·数据处理单元 | 第55-57页 |
| ·软件设计 | 第57-62页 |
| ·软件功能模块图 | 第57-58页 |
| ·流程设计 | 第58-59页 |
| ·功能模块设计 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第71页 |
