| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 课题研究的意义 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的工作安排 | 第17-18页 |
| 2 人工神经网络 | 第18-24页 |
| 2.1 神经网络的基础 | 第18-21页 |
| 2.1.1 神经网络的种类 | 第18-20页 |
| 2.1.2 神经网络的算法和步骤 | 第20-21页 |
| 2.2 BP神经网络的学习过程 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 核Fisher判别分析方法及其优化 | 第24-36页 |
| 3.1 Fisher判别分析 | 第24-28页 |
| 3.1.1 Fisher判别分析的基本概念 | 第24-26页 |
| 3.1.2 Fisher判别分析的原理 | 第26-28页 |
| 3.1.3 基于Fisher判别分析的故障诊断运算 | 第28页 |
| 3.2 核Fisher判别分析的概念 | 第28-31页 |
| 3.2.1 核Fisher判别分析的基本内容 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于核Fisher判别分析的故障诊断运算 | 第30-31页 |
| 3.2.3 核函数的分类 | 第31页 |
| 3.3 粒子群基本算法及其优化 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 输电线路典型故障的特征提取 | 第36-46页 |
| 4.1 输电线路故障原因 | 第36-38页 |
| 4.2 输电线路短路故障的条件及特点 | 第38-43页 |
| 4.2.1 单相金属性接地短路 | 第38-39页 |
| 4.2.2 两相短路接地 | 第39-40页 |
| 4.2.3 两相金属性短路 | 第40-42页 |
| 4.2.4 三相短路 | 第42-43页 |
| 4.3 输电线路故障特征提取 | 第43-45页 |
| 4.3.1 小波包分解 | 第43-44页 |
| 4.3.2 小波包能量熵 | 第44页 |
| 4.3.3 故障特征提取 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于核Fisher判别和神经网络的故障诊断及仿真 | 第46-56页 |
| 5.1 Matlab仿真软件 | 第46页 |
| 5.2 核Fisher判别与BP神经网络模型的建立 | 第46-51页 |
| 5.2.1 核Fisher判别分析的训练 | 第46-47页 |
| 5.2.2 核Fisher参数优化方法 | 第47-48页 |
| 5.2.3 基于PSO的优化核Fisher判别分析故障诊断步骤 | 第48-49页 |
| 5.2.4 BP神经网络的模型建立及训练 | 第49-51页 |
| 5.3 基于核Fisher判别与神经网络的输电线路故障诊断 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第64页 |
