| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·电力变压器油纸绝缘局部放电研究现状 | 第9-13页 |
| ·电力变压器局部放电的检测方法 | 第9-11页 |
| ·局部放电测量中的干扰分析 | 第11-13页 |
| ·局部放电模式识别技术 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 变压器局部放电基本特性及模拟实验研究 | 第16-24页 |
| ·局部放电基本特性 | 第16-19页 |
| ·局部放电产生的典型结构 | 第16页 |
| ·局部放电机理和放电过程 | 第16-19页 |
| ·变压器局部放电模拟试验系统 | 第19-22页 |
| ·预处理系统 | 第19-20页 |
| ·工频实验加压系统 | 第20页 |
| ·局部放电模拟系统 | 第20-21页 |
| ·局部放电模型 | 第21页 |
| ·局部放电信号采集分析系统 | 第21-22页 |
| ·实验步骤 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 3 基于小波分析的局部放电干扰抑制方法研究 | 第24-48页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第24-28页 |
| ·连续小波变换 | 第24-26页 |
| ·多尺度分析与 mallat 算法 | 第26-28页 |
| ·小波分析对白噪声的抑制方法研究 | 第28-36页 |
| ·局部放电模拟信号的小波变换特点 | 第28-30页 |
| ·白噪声的小波变换特点 | 第30-31页 |
| ·局部放电白噪声抑制算法 | 第31-33页 |
| ·最优小波基的选择 | 第33-36页 |
| ·局部放电连续性周期型干扰的抑制方法研究 | 第36-41页 |
| ·连续性周期型干扰信号的小波变换特点 | 第36-38页 |
| ·IIR 数字陷波器去噪效果分析 | 第38-41页 |
| ·抑制白噪声和周期性窄带干扰的组合抑制方法 | 第41-46页 |
| ·干扰抑制仿真效果分析 | 第41-43页 |
| ·组合方法对实测信号的干扰抑制效果分析 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 4 电力变压器局部放电二维谱图构造及特征提取 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·局部放电信号统计特征分析方法 | 第48-50页 |
| ·二维谱图的构造 | 第48-49页 |
| ·二维谱图统计算子的提取 | 第49-50页 |
| ·油中楔形放电谱图及统计算子 | 第50-53页 |
| ·固体绝缘气隙放电谱图及统计算子 | 第53-55页 |
| ·沿面放电谱图及统计算子提取 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 5 基于 BP 神经网络的局部放电类型模式识别研究 | 第60-70页 |
| ·BP 神经网络结构及其学习算法 | 第60-64页 |
| ·BP 神经网络学习算法及学习步骤 | 第61-63页 |
| ·BP 神经网络算法缺陷及改进 | 第63-64页 |
| ·基于 BP 神经网络的局部放电类型识别 | 第64-69页 |
| ·网络结构及参数设定 | 第64-66页 |
| ·局部放电模式识别分析 | 第66-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·主要结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第79页 |