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基于S变换与模式识别的电能质量暂态信号分析

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第14-15页
    1.2 电能质量数据压缩及其相关理论的发展概况第15-18页
    1.3 电能质量暂态扰动识别及其相关理论的发展概况第18-29页
        1.3.1 电能质量暂态扰动信号处理与特征提取第18-24页
        1.3.2 电能质量暂态扰动模式识别第24-29页
    1.4 电能质量暂态扰动检测定位及其相关理论的发展概况第29-31页
    1.5 本文主要研究内容第31-34页
第2章 基于模式相似性测度的电能质量数据压缩方法研究第34-56页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 电能质量数据建模与仿真第35-37页
    2.3 基于模式相似性测度的电能质量信号畸变检测第37-44页
        2.3.1 模式相似性测度第37-38页
        2.3.2 距离测度的畸变检测能力比较第38-40页
        2.3.3 归一化距离畸变检测能力分析第40-43页
        2.3.4 频率波动对畸变检测的影响第43-44页
    2.4 基于归一化距离的电能质量信号压缩第44-45页
    2.5 电力系统实测数据压缩实验第45-54页
        2.5.1 IEEE 实测电能质量数据压缩实验第45-48页
        2.5.2 国内 500kV 输电网实测电能质量数据实验第48-54页
    2.6 本章小结第54-56页
第3章 基于 S 变换的电能质量暂态扰动识别研究第56-84页
    3.1 引言第56-57页
    3.2 S 变换第57-58页
    3.3 基于多层前馈神经网络的电能质量暂态扰动识别第58-62页
        3.3.1 基于 S 变换的特征提取第58-60页
        3.3.2 改进的多层前馈网络模型第60-61页
        3.3.3 仿真与实验验证第61-62页
    3.4 基于 S 变换与统计方法的电能质量暂态扰动特征选择第62-72页
        3.4.1 标准电能质量信号分析第63页
        3.4.2 暂态扰动信号分析第63-68页
        3.4.3 暂态扰动信号特征提取第68-69页
        3.4.4 暂态扰动信号特征选择第69-72页
    3.5 基于概率神经网络的电能质量暂态扰动识别第72-79页
        3.5.1 概率神经网络第73-75页
        3.5.2 基于概率神经网络的电能质量暂态识别第75-77页
        3.5.3 实验与分析第77-79页
    3.6 基于支持向量机的电能质量暂态扰动识别第79-83页
        3.6.1 支持向量机第79-80页
        3.6.2 基于支持向量机的暂态分类器设计第80-81页
        3.6.3 实验与分析第81-83页
    3.7 本章小结第83-84页
第4章 基于 HS 变换与规则决策树的电能质量暂态扰动识别研究第84-100页
    4.1 引言第84页
    4.2 HS 变换第84-85页
    4.3 采用 HS 变换的电能质量暂态信号处理第85-89页
    4.4 特征提取与规则生成第89-96页
    4.5 基于 HS 变换与规则决策树的电能质量暂态扰动识别第96-97页
    4.6 仿真分析第97-98页
    4.7 本章小结第98-100页
第5章 基于 HS 变换的电能质量暂态扰动检测定位第100-118页
    5.1 引言第100-101页
    5.2 采用 HS 变换的扰动检测方法第101-105页
    5.3 检测定位效果分析第105-116页
        5.3.1 仿真信号建模第105页
        5.3.2 仿真扰动信号分析与自动检测方法设计第105-110页
        5.3.3 不同幅值畸变度扰动定位精度比较第110-112页
        5.3.4 不同噪声环境下定位精度比较第112-115页
        5.3.5 其余参数对定位的影响第115-116页
        5.3.6 HS 变换与 S 变换检测对比第116页
    5.4 本章小结第116-118页
结论第118-121页
参考文献第121-130页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第130-133页
致谢第133-134页
个人简历第134页

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