| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 基于声音特征的变电设备故障诊断方法 | 第11-12页 |
| 1.3 变电设备故障点的声源定位技术综述 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 变电设备声音采集模型设计及特征提取 | 第15-23页 |
| 2.1 电力变压器声音采集模型设计 | 第15-18页 |
| 2.1.1 电力变压器设备声音特征分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 电力变压器声音采集设备选取 | 第16-17页 |
| 2.1.3 基于中心对称式的非均匀麦克风采集阵列模型的设计 | 第17-18页 |
| 2.2 电力变压器声音特征提取 | 第18-22页 |
| 2.2.1 声音数据采集 | 第18-19页 |
| 2.2.2 声音特征提取 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 电力变压器声音特征降维及分类方法 | 第23-35页 |
| 3.1 声音特征降维 | 第23-28页 |
| 3.1.1 PCA(主成分分析)简介 | 第23-26页 |
| 3.1.2 2DPCA(二维主成分分析) | 第26-27页 |
| 3.1.3 采用2DPCA对电力变压器声音特征矩阵进行降维 | 第27-28页 |
| 3.2 基于支持向量积的分类方法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 支持向量机基本原理 | 第28-31页 |
| 3.2.2 利用核函数将数据映射到高维空间 | 第31-33页 |
| 3.2.3 二分类下采用不同核函数对声音样本进行分类 | 第33页 |
| 3.2.4 二分类下采用不同阈值对声音样本进行分类 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 电力变压器故障定位方法 | 第35-43页 |
| 4.1 对故障声音信号进行频域滤波 | 第35-36页 |
| 4.1.1 对故障声音信号进行分析 | 第35页 |
| 4.1.2 离散傅里叶逆变换 | 第35-36页 |
| 4.2 电力变压器故障定位 | 第36-42页 |
| 4.2.1 MUSIC算法简介 | 第36-38页 |
| 4.2.2 W-IMUSIC算法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 W-IMUSIC算法对中心对称式非均匀线阵的适用性证明 | 第39-40页 |
| 4.2.4 真实谱峰的提取 | 第40-41页 |
| 4.2.5 对电力变压器故障位置进行定位 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验及分析 | 第43-49页 |
| 5.1 基于幅频特性的电力变压器声音特征参数提取 | 第43-46页 |
| 5.1.1 声音信号归一化 | 第43-44页 |
| 5.1.2 分帧和加窗 | 第44页 |
| 5.1.3 短时傅里叶变换 | 第44-45页 |
| 5.1.4 特征矩阵的提取 | 第45-46页 |
| 5.2 应用2DPCA+SVM方法对两类故障进行分类 | 第46-47页 |
| 5.3 应用三种MUSIC算法对电力变压器故障定位 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与科研情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
