| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文主要研究工作 | 第12-14页 |
| 第二章 GIS局部放电产生原因及检测技术简介 | 第14-20页 |
| 2.1 GIS局部放电产生的原因 | 第14-16页 |
| 2.2 主要检测技术简介 | 第16-18页 |
| 2.3 超声波法检测局部放电的原理 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 GIS局部放电试验 | 第20-27页 |
| 3.1 GIS试验模型 | 第21-24页 |
| 3.1.1 高压导体突起 | 第21-22页 |
| 3.1.2 地电极尖刺 | 第22页 |
| 3.1.3 自由金属颗粒 | 第22-23页 |
| 3.1.4 悬浮金属颗粒 | 第23页 |
| 3.1.5 绝缘子表面固定金属颗粒 | 第23-24页 |
| 3.1.6 绝缘内部气泡 | 第24页 |
| 3.2 高压试验电路 | 第24-25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 基于SVM的超声局部放电分类及实现 | 第27-42页 |
| 4.1 各种缺陷的超声波局部放电典型时域波形和特征分析 | 第27-28页 |
| 4.2 局部放电信号的特征参数提取 | 第28-32页 |
| 4.3 支持向量机（SVM）介绍 | 第32-40页 |
| 4.3.1 VC维 | 第33-34页 |
| 4.3.2 结构风险最小化思想 | 第34-35页 |
| 4.3.3 支持向量机分类方法 | 第35-37页 |
| 4.3.4 基于LIBSVM实现一对一多分类支持向量机 | 第37-38页 |
| 4.3.5 核函数以及核函数参数选择 | 第38-40页 |
| 4.4 放电类型识别 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 小波去噪对放电类型识别的影响 | 第42-49页 |
| 5.1 原始信号的去噪处理 | 第42-46页 |
| 5.1.1 小波分析介绍 | 第42-43页 |
| 5.1.2 小波去噪 | 第43-46页 |
| 5.2 对去噪后数据的放电类型识别 | 第46-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |