| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 课题研究背景、应用需求及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题相关的研究现状 | 第12-23页 |
| 1.2.1 电缆局部放电检测方法及其研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.2 电缆局部放电检测去噪方法研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.3 电缆局部放电检测识别方法研究现状 | 第22-23页 |
| 1.4 本论文研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 局部放电检测系统与现场检测 | 第25-32页 |
| 2.1 购置的中压电缆带电局部放电检测系统及其技术 | 第25-26页 |
| 2.2 运行中中压电缆在线局部放电检测试验及分析 | 第26-27页 |
| 2.3 电缆开关柜在线局部放电检测中的典型放电 | 第27-30页 |
| 2.3.1 电缆局部放电的典型特征 | 第27-28页 |
| 2.3.2 终端头局部放电的典型特征 | 第28页 |
| 2.3.3 典型的沿面放电 | 第28-29页 |
| 2.3.4 典型的电晕放电 | 第29-30页 |
| 2.3.5 典型噪声 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 在线局部放电检测去噪方法研究 | 第32-53页 |
| 3.0 局部放电检测去噪方法介绍 | 第32-35页 |
| 3.1 小波包抑制白噪声方法研究 | 第35-38页 |
| 3.1.1 小波包基本分析理论 | 第35-37页 |
| 3.1.2 基于小波包去噪的抗干扰原理及实现步骤 | 第37页 |
| 3.1.3 小波包去噪在电缆在线局部放电检测中的应用 | 第37-38页 |
| 3.2 改进的 FFT 功率谱抑制窄带干扰新方法 | 第38-52页 |
| 3.2.1 含窄带干扰信号的 FFT 功率谱特性 | 第39-41页 |
| 3.2.2 局部能量比 | 第41-44页 |
| 3.2.3 局部能量比阈值的选取 | 第44-46页 |
| 3.2.4 局部能量比预处理的去噪方法及应用 | 第46-47页 |
| 3.2.5 与小波包去噪效果对比 | 第47-49页 |
| 3.2.6 实测 PD 信号去噪 | 第49-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 局部放电信号识别方法研究 | 第53-69页 |
| 4.1 识别样本库 | 第53-54页 |
| 4.2 基于小波包分解的特征提取与识别 | 第54-59页 |
| 4.2.1 小波包能量谱及小波包信息熵特征 | 第55-56页 |
| 4.2.2 基于小波包分解的 PD 特征提取 | 第56-57页 |
| 4.2.3 模式识别与提取特征评价 | 第57-59页 |
| 4.3 基于自适应小波神经网络的在线局放信号识别 | 第59-67页 |
| 4.3.1 小波变换 | 第60页 |
| 4.3.2 自适应小波神经网络 | 第60-66页 |
| 4.3.3 进一步分析 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 10kV 电缆线路带电局部放电检测及分析 | 第69-80页 |
| 5.1 大宏山 1 | 第69-70页 |
| 5.2 大宏山 1 | 第70-72页 |
| 5.3 大宏山 1 | 第72-75页 |
| 5.3.1 有本地局部放电发生 | 第72页 |
| 5.3.2 局部放电串扰分析 | 第72-74页 |
| 5.3.3 大宏山 1 | 第74-75页 |
| 5.4 大宏山 1 | 第75-79页 |
| 5.4.1 大宏山 1 | 第75-76页 |
| 5.4.2 大宏山 2 | 第76-77页 |
| 5.4.3 大宏山 2 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 附件 | 第91页 |