基于小波变换的电能质量扰动的分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| 1．1 电能质量现象研究的意义 | 第10-11页 |
| 1．2 电能质量的定义和分类 | 第11-15页 |
| 1．2．1 电能质量的定义 | 第11-12页 |
| 1．2．2 电能质量问题的一般分类 | 第12-15页 |
| 1．3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1．3．1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1．3．2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1．4 电能质量的检测和分析方法 | 第17-21页 |
| 1．4．1 时域仿真方法 | 第17-18页 |
| 1．4．2 频域分析方法 | 第18-20页 |
| 1．4．3 基于变换的方法 | 第20-21页 |
| 1．5 本文主要工作 | 第21-22页 |
| 1．6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第2章 小波变换原理 | 第23-36页 |
| 2．1 引言 | 第23-24页 |
| 2．2 傅立叶变换和短时傅立叶变换 | 第24-26页 |
| 2．2．1 傅立叶变换 | 第24-25页 |
| 2．2．2 加窗傅立叶变换 | 第25-26页 |
| 2．3 小波变换及多分辨率分析 | 第26-32页 |
| 2．3．1 连续小波变换 | 第26-28页 |
| 2．3．2 离散小波变换 | 第28-29页 |
| 2．3．3 二进小波变换 | 第29页 |
| 2．3．4 多分辨率分析 | 第29-32页 |
| 2．4 小波包分析 | 第32-35页 |
| 2．4．1 小波包的定义 | 第33-34页 |
| 2．4．2 小波包的空间分解 | 第34-35页 |
| 2．4．3 小波包算法 | 第35页 |
| 2．5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于小波变换的电能质量扰动检测 | 第36-52页 |
| 3．1 引言 | 第36页 |
| 3．2 电能质量扰动信号的小波分解 | 第36-38页 |
| 3．2．1 小波函数的选择 | 第36-37页 |
| 3．2．2 分解层数的确定 | 第37-38页 |
| 3．3 电能质量扰动信号的数据压缩 | 第38-43页 |
| 3．3．1 最佳小波包基的选择 | 第38-39页 |
| 3．3．2 最佳小波基的快速搜索算法 | 第39-40页 |
| 3．3．3 数据压缩效果参数 | 第40页 |
| 3．3．4 数据压缩仿真 | 第40-43页 |
| 3．4 基于小波变换模极大值的电能质量奇异性检测 | 第43-51页 |
| 3．4．1 小波变换模极大值法检测信号突变点 | 第43-46页 |
| 3．4．2 电能质量扰动信号检测算法仿真 | 第46-51页 |
| 3．5 本章小节 | 第51-52页 |
| 第4章 电能质量信号的识别和初步分类 | 第52-71页 |
| 4．1 稳态现象的识别与分类 | 第52-53页 |
| 4．2 暂态现象的识别与分类 | 第53-54页 |
| 4．3 暂态电能质量信号分类与识别原理 | 第54-55页 |
| 4．4 暂态特征向量的提取 | 第55-62页 |
| 4．5 暂态电能质量现象的分类与识别 | 第62-67页 |
| 4．5．1 人工神经网络原理 | 第62-63页 |
| 4．5．2 采用的人工神经网络模型 | 第63-64页 |
| 4．5．3 仿真结果 | 第64-67页 |
| 4．6 人工神经网络的实际应用 | 第67-70页 |
| 4．7 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论和展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第79页 |
