| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 电能质量的定义及相关扰动定义 | 第12-18页 |
| 1.3.1 电能质量的定义 | 第13页 |
| 1.3.2 暂态电能质量 | 第13-18页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第18页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.5 电能质量的检测和分析方法 | 第19-21页 |
| 1.5.1 信号处理方法 | 第19-20页 |
| 1.5.2 人工智能技术 | 第20-21页 |
| 1.6 本文研究主要内容 | 第21-23页 |
| 2 小波变换 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 小波变换基本原理 | 第23-29页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第24页 |
| 2.2.2 连续小波变换的离散化 | 第24-26页 |
| 2.2.3 多分辨分析及Mallat快速算法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 小波包分析原理 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于实小波变换的暂态电能质量扰动检测与辨识 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 信号去噪 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基于小波变换去噪的原理 | 第32页 |
| 3.2.2 闽值函数 | 第32-33页 |
| 3.2.3 闽值估计 | 第33-34页 |
| 3.3 基于小波变换模极大值的暂态电能质量奇异性检测 | 第34-36页 |
| 3.3.1 模极大值 | 第35页 |
| 3.3.2 李氏指数 | 第35-36页 |
| 3.5 小波基和分解层数的选择 | 第36-38页 |
| 3.5.1 小波基的选择 | 第36-37页 |
| 3.5.2 分解层数的选择 | 第37-38页 |
| 3.6 仿真验证 | 第38-42页 |
| 3.6.1 信号的去噪 | 第38-39页 |
| 3.6.2 暂态电能质量的扰动检测和定位 | 第39-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于双树复小波的暂态电能质量扰动检测与辨识 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 复小波变换 | 第43-48页 |
| 4.2.1 复小波的相频特性 | 第44-45页 |
| 4.2.2 正交复小波构造的理论基础 | 第45-48页 |
| 4.3 双树复小波变换 | 第48-51页 |
| 4.3.1 希尔伯特变换与解析信号 | 第48-49页 |
| 4.3.2 双树复小波滤波器组结构 | 第49-51页 |
| 4.4 仿真算例和数据分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 双树复小波仿真 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于SVM的暂态电能扰动分类 | 第57-77页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 支持向量机基本原理 | 第57-63页 |
| 5.2.1 结构风险最小化准则 | 第58-59页 |
| 5.2.2 支持向量机 | 第59-61页 |
| 5.2.3 核函数 | 第61-62页 |
| 5.2.4 多分类支持向量机 | 第62-63页 |
| 5.3 基于SVM的暂态电能质量扰动分类方法 | 第63-70页 |
| 5.3.1 分类方法拓扑结构 | 第64-65页 |
| 5.3.2 特征向量 | 第65页 |
| 5.3.3 参数优化的概念 | 第65-66页 |
| 5.3.4 参数寻优算法 | 第66-70页 |
| 5.5 仿真验证 | 第70-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-77页 |
| 6 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |