| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文内容与安排 | 第17-19页 |
| 第二章 变电站电力变压器声音采集、预处理及特征提取 | 第19-25页 |
| 2.1 变电站电力变压器声音采集 | 第19-21页 |
| 2.2 变电站电力变压器声音的预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 归一化 | 第21页 |
| 2.2.2 分帧和加窗 | 第21-23页 |
| 2.3 声音特征参数选择 | 第23-25页 |
| 2.3.1 声音特征参数提取方法 | 第23页 |
| 2.3.2 基于幅频特性的声音特征参数选择 | 第23-25页 |
| 第三章 变电站电力变压器声音特征降维方法 | 第25-33页 |
| 3.1 PCA(主成分分析) | 第25-29页 |
| 3.1.1 PCA基本思想 | 第25-26页 |
| 3.1.2 PCA计算过程 | 第26-29页 |
| 3.2 2DPCA(二维主成分分析) | 第29-33页 |
| 3.2.1 2DPCA算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 应用2DPCA算法进行特征降维 | 第30-33页 |
| 第四章 基于支持向量机的分类检测方法 | 第33-43页 |
| 4.1 支持向量机理论 | 第33-36页 |
| 4.2 核函数的引入 | 第36-39页 |
| 4.3 松弛变量 | 第39页 |
| 4.4 应用SVM进行多分类 | 第39-43页 |
| 第五章 基于声音特征的变电站电力变压器故障检测实验及分析 | 第43-57页 |
| 5.1 变电站电力变压器声音处理 | 第43-44页 |
| 5.2 对每帧数据应用短时傅立叶变换 | 第44-46页 |
| 5.3 变电站电力变压器声音特征选择 | 第46页 |
| 5.4 变电站电力变压器声音特征降维 | 第46-49页 |
| 5.4.1 应用PCA方法降维 | 第46-48页 |
| 5.4.2 应用2DPCA方法降维 | 第48-49页 |
| 5.5 基于SVM方法的变电站电力变压器故障检测 | 第49-55页 |
| 5.5.1 二分类下应用不同核函数对故障检测的影响 | 第49-50页 |
| 5.5.2 二分类下应用不同特征降维阈值对故障检测准确率的影响 | 第50-52页 |
| 5.5.3 应用SVM多分类方法对两类故障类型的检测 | 第52-55页 |
| 5.6 实验总结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |
