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編輯推薦: |
本书按照逐步推进的思路,分别从输电线路绝缘子泄漏电流信号去噪、特征提取和故障诊断3个方面展开了论述。在去噪方面,分别对广泛采用的方法和新方法展开了论述,并对比二者的效果。在特征提取方面,分别从时域和频域角度给出了新特征量。在故障诊断方面,给出了采用新方法的诊断过程。
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內容簡介: |
本书主要对输电线路绝缘子泄漏电流去噪和特征提取展开研究,并将所提的特征量应用于单分类器和多分类器集成,实现对绝缘子状态的自动、高精度诊断。
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關於作者: |
黄建才(1977-),男,博士,主要从事电力系统自动化和网络技术方面的研究,现在华北电力大学保定校区任教。发表论文10多篇,参与教材编写3部。
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目錄:
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第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 绝缘子泄漏电流去噪的研究现状
1.2.2 泄漏电流特征提取方法的研究现状
1.2.3 用模式识别对泄漏电流分析的现状
1.3 本书的主要研究内容和章 节安排
参考文献
第2章 绝缘子泄漏电流的小波去噪研究
2.1 引言
2.2 小波变换和去噪原理
2.2.1 小波变换的原理
2.2.2 小波去噪的原理
2.3 去除泄漏电流噪声时小波基的选择
2.3.1 小波基选择的评价标准
2.3.2 试验设置
2.3.3 试验验证
2.4 泄漏电流去噪时小波阈值的选择
2.4.1 试验泄漏电流的去噪效果
2.4.2 现场泄漏电流的去噪效果
2.5 泄漏电流去噪时计算小波分解层数
2.5.1 分解层数的定量计算
2.5.2 试验验证
2.5.3 计算分解层数时应注意的问题
2.6 本章小结
参考文献
第3章 基于改进ITD的泄漏电流去噪研究
3.1 引言
3.2 ITD方法简介
3.3 对ITD方法的改进
3.3.1 ITD方法存在的问题
3.3.2 旋转混叠的解决
3.3.3 端点效应的解决
3.3.4 改进后的ITD分解过程
3.4 基于改进ITD的泄漏电流去噪研究
3.4.1 分解次数的计算
3.4.2 阈值的设置
3.4.3 去噪过程
3.5 基于改进ITD的分解和去噪效果验证
3.6 计算分解次数时应注意的问题
3.7 小波去噪和改进ITD去噪的比较
3.8 本章小结
参考文献
第4章 基于熵的绝缘子泄漏电流特征提取
4.1 引言
4.2 信息熵简介
4.3 基于时域熵的特征提取的研究
4.4 基于频域熵的特征提取的研究
4.5 熵特征的验证
4.5.1 泄漏电流波形
4.5.2 时域熵的验证
4.5.3 频域熵的验证
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基于m—RVM的泄漏电流分类
5.1 引言
5.2 m—RVM简介
5.2.1 m—RVM模型的构建
5.2.2 m—RVM1
5.2.3 m—RVM2
5.3 基于m—RVM的泄漏电流分类研究
5.3.1 选择模型的输入向量
5.3.2 确定模型的输出量
5.3.3 选取模型的核函数
5.3.4 模型的选择
5.3.5 基于m—RVM2的泄漏电流分类过程
5.3.6 试验数据验证
5.4 本章小结
参考文献
第6章 基于多分类器集成的泄漏电流识别
6.1 多分类器集成简介
6.2 基于多分类器集成的泄漏电流识别简介
6.2.1 泄漏电流样本的分析
6.2.2 绝缘子泄漏电流多分类器诊断
6.3 试验结果
6.4 分类器集成的运行环境前瞻
6.5 小结
参考文献
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