摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
1 绪论 | 第12-32页 |
·电力变压器局部放电在线监测的意义 | 第12-13页 |
·电力变压器局部放电在线监测系统的研究现状 | 第13-30页 |
·局部放电监测方法 | 第13-16页 |
·变压器局部放电监测超高频天线研究 | 第16-17页 |
·变压器局部放电监测抗干扰方法研究 | 第17-21页 |
·局部放电模式识别研究 | 第21-25页 |
·局部放电模式识别分类决策 | 第25-30页 |
·本文的主要研究工作 | 第30-32页 |
2 变压器局部放电超高频监测Hilbert 分形天线原理与实现 | 第32-51页 |
·引言 | 第32页 |
·接收天线基本原理与参数 | 第32-36页 |
·Hilbert 分形超高频天线的研究 | 第36-48页 |
·Hilbert 分形及分维数 | 第36-37页 |
·Hilbert 分形曲线的函数迭代系统 | 第37-40页 |
·Hilbert 分形天线谐振频率计算方程 | 第40-43页 |
·几何参数对Hilbert 分形天线性能的影响 | 第43-48页 |
·超高频Hilbert 分形天线仿真优化设计及测试结果 | 第48-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
3 人工绝缘缺陷模型局部放电超高频测量与分析 | 第51-70页 |
·引言 | 第51页 |
·超高频信号折反射对测量结果的影响 | 第51-59页 |
·局部放电超高频测量实验 | 第51-53页 |
·测量结果 | 第53-57页 |
·分析与讨论 | 第57-59页 |
·小环天线测量结果及与分形天线测量结果的对比分析 | 第59-62页 |
·小环天线设计 | 第59-60页 |
·实测结果及分析 | 第60-62页 |
·人工绝缘缺陷模型局部放电实验 | 第62-69页 |
·人工绝缘缺陷模型 | 第62-63页 |
·实验线路及设备 | 第63-65页 |
·局部放电超高频信号频谱分析 | 第65-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
4 变压器局部放电监测的自适应最优小波去噪方法 | 第70-93页 |
·引言 | 第70页 |
·小波多尺度变换 | 第70-73页 |
·小波阈值法基本原理 | 第73-74页 |
·最优小波去噪算法 | 第74-85页 |
·尺度相关的最优基小波选择 | 第74-79页 |
·逐层最优小波选择 | 第79-82页 |
·自适应最优阈值选取 | 第82-85页 |
·基于遗传算法的最优阈值估计 | 第85页 |
·局部放电信号去噪实验 | 第85-92页 |
·最优小波去噪方法的仿真实验分析 | 第85-88页 |
·典型超高频信号的去噪分析 | 第88-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
5 局部放电超高频信号多尺度参数提取与识别 | 第93-110页 |
·引言 | 第93页 |
·估计二维曲线网格维数的改进差盒计数法 | 第93-97页 |
·分形与分维数 | 第93-95页 |
·估计二维曲线网格维数的改进差盒计数法 | 第95-97页 |
·局部放电超高频多尺度特征参数 | 第97-102页 |
·多尺度小波及小波包分解 | 第97-99页 |
·多尺度分解信号的特征参数 | 第99-102页 |
·局部放电超高频信号识别分类器 | 第102-107页 |
·概率神经网络 | 第102-104页 |
·反向传播神经网络 | 第104-106页 |
·PNN 与BPNN 分类器的实现 | 第106-107页 |
·局部放电超高频信号识别结果 | 第107-109页 |
·本章小结 | 第109-110页 |
6 结论 | 第110-112页 |
致谢 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-122页 |
附录 | 第122-142页 |
A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第122页 |
B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第122-123页 |
C. 附表 | 第123-142页 |