致谢 | 第3-4页 |
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第17-27页 |
1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
1.2 电能质量综述 | 第18-20页 |
1.3 国内外研究现状 | 第20-25页 |
1.4 论文主要研究内容 | 第25页 |
1.5 论文章节安排 | 第25-27页 |
2 时频分析方法基本原理及对比分析 | 第27-41页 |
2.1 引言 | 第27页 |
2.2 传统时频分析方法 | 第27-28页 |
2.3 HHT基本概念 | 第28-30页 |
2.4 HHT基本原理 | 第30-33页 |
2.5 HHT与传统时频分析方法对比分析 | 第33-37页 |
2.6 HHT存在的问题 | 第37-40页 |
2.7 本章小结 | 第40-41页 |
3 互补自适应噪声的集总LCD和EAM-FMD方法 | 第41-61页 |
3.1 引言 | 第41页 |
3.2 局部特征尺度分解方法 | 第41-45页 |
3.3 LCD与EMD方法对比分析 | 第45-48页 |
3.4 LCD模态混叠抑制方法 | 第48-51页 |
3.5 ELCDCAN有效性仿真分析 | 第51-56页 |
3.6 经验调幅-调频分解方法 | 第56-58页 |
3.7 EAM-FMD有效性仿真分析 | 第58-60页 |
3.8 本章小结 | 第60-61页 |
4 互补自适应噪声的集总LCD和EAM-FMD在电能质量扰动检测中的应用. | 第61-89页 |
4.1 引言 | 第61页 |
4.2 暂态电能质量扰动的检测分析 | 第61-71页 |
4.3 稳态电能质量扰动的检测分析 | 第71-81页 |
4.4 复合电能质量扰动的检测分析 | 第81-86页 |
4.5 实测数据验证 | 第86-87页 |
4.6 本章小结 | 第87-89页 |
5 基于优化SVM的电能质量扰动分类识别 | 第89-105页 |
5.1 引言 | 第89页 |
5.2 电能质量扰动特征提取 | 第89-93页 |
5.3 支持向量机与人工蜂群算法 | 第93-98页 |
5.4 基于ABC-SVM的电能质量扰动分类 | 第98-104页 |
5.5 本章小结 | 第104-105页 |
6 结论与展望 | 第105-107页 |
6.1 总结 | 第105-106页 |
6.2 展望 | 第106-107页 |
参考文献 | 第107-114页 |
作者简历 | 第114-116页 |
学位论文数据集 | 第116页 |