变压器局部放电监测希尔伯特分形天线优化与自适应去噪方法
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 变压器局部放电在线监测的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 变压器局部放电在线监测研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 监测方法与传感器技术 | 第11-16页 |
| 1.2.2 局部放电监测抗干扰方法 | 第16-19页 |
| 1.2.3 局部放电模式识别方法 | 第19-20页 |
| 1.3 局部放电在线监测存在的主要问题 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第21-24页 |
| 2 变压器局部放电监测希尔伯特分形天线优化方法 | 第24-48页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 希尔伯特分形天线设计原理 | 第24-27页 |
| 2.3 局部放电监测天线设计准则 | 第27-29页 |
| 2.4 希尔伯特分形天线性能影响因素 | 第29-37页 |
| 2.4.1 导体宽度 | 第29-31页 |
| 2.4.2 导体厚度 | 第31-33页 |
| 2.4.3 介质厚度对天线性能的影响 | 第33-34页 |
| 2.4.4 馈电点位置 | 第34-37页 |
| 2.5 分形天线优化遗传算法 | 第37-42页 |
| 2.6 希尔伯特分形天线的实现与试验 | 第42-47页 |
| 2.6.1 四阶希尔伯特分形天线实现 | 第42-43页 |
| 2.6.2 分形天线检测试验 | 第43-47页 |
| 2.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 局部放电监测自适应混沌振子滤波器 | 第48-68页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 局部放电高频信号数学模型 | 第48-52页 |
| 3.3 Duffing 方程 | 第52-53页 |
| 3.4 混沌系统分析方法 | 第53-56页 |
| 3.4.1 相平面法 | 第53-55页 |
| 3.4.2 Lyapunov 指数判别法 | 第55-56页 |
| 3.5 自适应混沌振子滤波器算法 | 第56-58页 |
| 3.6 去噪实例分析 | 第58-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 局部放电固有模态自适应最优小波去噪 | 第68-88页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 局部放电信号多尺度分析 | 第68-76页 |
| 4.2.1 经验模态分解 | 第68-70页 |
| 4.2.2 小波分解 | 第70-71页 |
| 4.2.3 经验模态分析与小波分解对比分析 | 第71-76页 |
| 4.3 固有模态自适应最优小波去噪原理 | 第76-79页 |
| 4.3.1 能量最优自适应小波选择 | 第76-77页 |
| 4.3.2 小波阈值去噪法 | 第77-78页 |
| 4.3.3 固有模态自适应最优小波去噪流程 | 第78-79页 |
| 4.4 局部放电信号去噪试验 | 第79-87页 |
| 4.4.1 局部放电高频信号去噪 | 第79-83页 |
| 4.4.2 局部放电超高频信号去噪 | 第83-86页 |
| 4.4.3 现场实测信号的去噪 | 第86-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 5 局部放电超高频信号固有模态特征提取与识别 | 第88-110页 |
| 5.1 引言 | 第88页 |
| 5.2 人工油纸绝缘缺陷局部放电试验 | 第88-92页 |
| 5.2.1 缺陷模型及试验过程 | 第88-91页 |
| 5.2.2 典型绝缘缺陷局部放电超高频信号 | 第91-92页 |
| 5.3 局部放电超高频信号固有模态分析 | 第92-99页 |
| 5.4 局部放电固有模态特征提取 | 第99-102页 |
| 5.4.1 分形维数 | 第100-101页 |
| 5.4.2 能量系数 | 第101-102页 |
| 5.5 信号识别算法 | 第102-106页 |
| 5.5.1 模糊聚类算法 | 第102-104页 |
| 5.5.2 反向传播神经网络 | 第104-106页 |
| 5.6 模式识别结果分析 | 第106-109页 |
| 5.6.1 分类器及特征量对识别率的影响 | 第106-108页 |
| 5.6.2 传感器对识别率的影响 | 第108-109页 |
| 5.7 本章小结 | 第109-110页 |
| 6 结论 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 附录 | 第124页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第124页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研课题 | 第124页 |
