| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.2.1 电能质量的研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.2 神经网络预测控制和有源电力滤波器的发展史及研究趋势 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于LabVIEW的电能质量分析与监测系统建立 | 第18-36页 |
| 2.1 系统的软件平台 | 第18-21页 |
| 2.1.1 虚拟仪器概述 | 第18-19页 |
| 2.1.2 虚拟仪器的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 虚拟仪器的组成 | 第20-21页 |
| 2.2 电能质量分析与监测系统的构成 | 第21-30页 |
| 2.2.1 LabVIEW程序设计 | 第22-23页 |
| 2.2.2 数据处理 | 第23-30页 |
| 2.3 基于改进递归复小波的电能质量监测新算法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 改进递归复小波 | 第30-32页 |
| 2.3.2 基于递归复小波变换的频率监测和闪变信号的仿真分析 | 第32-33页 |
| 2.4 电能质量分析与监测系统前面板 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于改进的可拓层次分析法的电能质量综合评估 | 第36-48页 |
| 3.1 电能质量评估指标体系 | 第36-38页 |
| 3.2 可拓层次分析法 | 第38-39页 |
| 3.2.1 构造可拓判断矩阵 | 第38页 |
| 3.2.2 计算综合可拓判断矩阵和权重矢量 | 第38页 |
| 3.2.3 层次单层排序 | 第38-39页 |
| 3.2.4 层次总排序 | 第39页 |
| 3.3 可拓学基础知识 | 第39-43页 |
| 3.3.1 物元模型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 关联函数 | 第40-43页 |
| 3.4 电能质量综合评估 | 第43-47页 |
| 3.4.1 建立层次分析结构 | 第43页 |
| 3.4.2 确定各指标的重要程度 | 第43-45页 |
| 3.4.3 电能质量可拓分析 | 第45-47页 |
| 3.4.4 最终质量等级的评定 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于RBF神经网络的谐波电流预测 | 第48-76页 |
| 4.1 预测控制基本原理 | 第48-52页 |
| 4.2 RBF神经网络的结构及其工作方式 | 第52-57页 |
| 4.2.1 神经元结构模型 | 第52-53页 |
| 4.2.2 神经网络的分类 | 第53-54页 |
| 4.2.3 RBF神经网络 | 第54-57页 |
| 4.3 基于RBF神经网络的谐波电流预测 | 第57-65页 |
| 4.3.1 谐波电流预测系统结构 | 第58-59页 |
| 4.3.2 RBF神经网络预测模型设计 | 第59-65页 |
| 4.4. 仿真分析 | 第65-74页 |
| 4.4.1 谐波电流检测 | 第68-71页 |
| 4.4.2 基于RBF神经网络的谐波电流预测仿真分析 | 第71-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第5章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
