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采用高效时-频特征提取与选择的电能质量扰动识别

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究的背景与意义第11-12页
    1.2 电能质量扰动信号识别的国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 电能质量扰动信号特征提取第12-14页
        1.2.2 电能质量扰动信号特征选择第14页
        1.2.3 电能质量扰动信号模式识别第14-16页
    1.3 本文的主要研究内容第16-18页
第2章 基于特征增强技术的单类电能质量扰动特征提取第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 电能质量扰动信号标准及数学模型第18-21页
        2.2.1 电能质量概述及标准第18-20页
        2.2.2 常见电能质量扰动信号数学模型第20-21页
    2.3 电能质量扰动信号灰度变换原理第21-22页
    2.4 图像特征增强技术第22-25页
        2.4.1 伽马校正第22-23页
        2.4.2 边缘检测第23-24页
        2.4.3 峰谷检测第24-25页
    2.5 仿真实验分析第25-31页
        2.5.1 基于图像处理技术的电能质量扰动信号处理第25-29页
        2.5.2 电能质量扰动信号特征提取第29-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于随机森林的单类电能质量扰动特征选择与识别第32-39页
    3.1 引言第32页
    3.2 基于贝叶斯优化的随机森林分类器构建第32-33页
        3.2.1 随机森林分类理论第32页
        3.2.2 基于贝叶斯优化的随机森林第32-33页
    3.3 基于Gini重要度分析的电能质量扰动特征选择第33-34页
        3.3.1 特征Gini重要度计算原理第33-34页
        3.3.2 序列前向搜索策略第34页
    3.4 仿真实验分析第34-38页
        3.4.1 特征选择与特征分类能力分析第34-37页
        3.4.2 随机森林参数寻优与扰动识别第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于时域压缩最优多分辨率快速S变换的复合电能质量扰动特征提取第39-47页
    4.1 引言第39页
    4.2 ST及 OMFST的时频特性分析第39-41页
        4.2.1 ST在电能质量扰动识别中的应用第39-40页
        4.2.2 OMFST在电能质量扰动识别中的应用第40-41页
    4.3 仿真实验分析第41-46页
        4.3.1 时域压缩OMFST的基本原理第42页
        4.3.2 时域压缩过程分析与仿真数据验证第42-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第5章 基于旋转森林的复合电能质量扰动特征选择与识别第47-57页
    5.1 引言第47页
    5.2 旋转森林算法第47-48页
    5.3 仿真实验分析第48-53页
        5.3.1 基于特征Gini重要度与SFS策略的电能质量扰动特征选择第49-51页
        5.3.2 基于旋转森林算法的电能质量扰动识别第51-53页
    5.4 实测数据实验分析第53-55页
    5.5 本章小结第55-57页
结论第57-58页
参考文献第58-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第63-64页
致谢第64页

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