| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·暂态电能质量概述 | 第9-12页 |
| ·暂态电能质量的定义 | 第9-10页 |
| ·暂态电能质量的分类 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 电能质量检测方法 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·傅里叶变换 | 第15-17页 |
| ·Fourier 级数 | 第15-16页 |
| ·Fourier 变换 | 第16-17页 |
| ·小波变换 | 第17-20页 |
| ·连续小波变换 | 第17-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18页 |
| ·Mallat 算法 | 第18-20页 |
| ·傅立叶变换和小波变换在信号去噪中的对比分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于傅立叶变换和小波变换的电压暂态扰动时刻定位 | 第23-38页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·电能质量扰动信号的小波分析 | 第23-25页 |
| ·小波函数的选择 | 第23-24页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第24页 |
| ·信号突变点检测的原理 | 第24-25页 |
| ·信号的去噪 | 第25-26页 |
| ·暂态电能质量扰动检测 | 第26-27页 |
| ·FFT 分析 | 第26页 |
| ·信号去噪 | 第26页 |
| ·小波分解 | 第26-27页 |
| ·电压暂态扰动定位的算例仿真分析 | 第27-37页 |
| ·仿真数据 | 第27页 |
| ·仿真结果 | 第27-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于小波变换和神经网络的电压暂态扰动识别 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·小波变换能量函数 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络 | 第40-42页 |
| ·基于小波变换和 BP 神经网络的扰动识别步骤 | 第42-45页 |
| ·基于小波变换和 BP 神经网络电压暂态扰动识别算例仿真 | 第45-46页 |
| ·仿真数据 | 第45页 |
| ·BP 网络训练和预测 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录1 学术论文涉及到的程序 | 第52-56页 |
| 附录 1-1 | 第52-54页 |
| 附录 1-2 | 第54-55页 |
| 附录 1-3 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |