多小波和小波神经网络构造及其在电弧故障诊断中的应用研究
| 提要 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-22页 |
| ·多小波研究基础及发展 | 第9-13页 |
| ·小波分析基础 | 第9-11页 |
| ·多小波理论的发展 | 第11-13页 |
| ·小波神经网络发展历史及研究的现状 | 第13-16页 |
| ·电弧故障的研究背景 | 第16-20页 |
| ·电弧故障信号检测的意义及现状 | 第16-18页 |
| ·电弧故障信号的特点及分类 | 第18-20页 |
| ·论文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 多小波理论与电弧故障信号去噪 | 第22-37页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·多小波函数与多尺度分析 | 第22-24页 |
| ·多小波的分解与重构 | 第24-27页 |
| ·多小波与单小波的比较 | 第27-30页 |
| ·基于多小波的故障信号去噪 | 第30-36页 |
| ·故障信号的多小波预滤波分析 | 第30-32页 |
| ·电弧故障信号的去噪 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 多小波的构造方法研究 | 第37-56页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·正交与双正交多小波的构造 | 第37-42页 |
| ·正交对称多小波的构造 | 第37-39页 |
| ·全插值的双正交多小波的构造 | 第39-40页 |
| ·构造算例 | 第40-42页 |
| ·单小波的提升分解 | 第42-47页 |
| ·多小波的提升分解与应用 | 第47-55页 |
| ·多小波变换的提升分解 | 第47-49页 |
| ·基于提升格式多小波的数据压缩 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于多小波的电弧故障检测方法研究 | 第56-78页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·改进的多小波算法 | 第56-58页 |
| ·多小波包的分析 | 第58-60页 |
| ·多小波包系数削减算法 | 第60-64页 |
| ·基于多小波包的电弧故障信号分析 | 第64-69页 |
| ·基于移动时域窗的电弧故障信号检测方法研究 | 第69-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 小波神经网络的构造研究 | 第78-95页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·小波神经网络的数学基础 | 第79-81页 |
| ·基于小波框架的小波网络研究 | 第81-86页 |
| ·基于正交小波变换的小波网络研究 | 第86-89页 |
| ·构造多小波网络 | 第89-94页 |
| ·基于多小波框架的多小波网络 | 第90-93页 |
| ·基于多小波连续变换的多小波网络 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 小波网络在电弧故障诊断中的应用研究 | 第95-111页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·框架结构小波网络参数初始化 | 第95-98页 |
| ·改进的小波网络隐层节点数确定方法 | 第98-101页 |
| ·电弧故障识别方法研究 | 第101-110页 |
| ·故障特征提取 | 第102-106页 |
| ·基于小波网络的故障诊断 | 第106-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 全文总结 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 摘要 | 第124-126页 |
| Abstract | 第126-128页 |
