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目录

第1章;;绪论;;1

1.1;;PD特与表征;;1

1.1.1;;PD源与信号特;;2

1.1.2;;PD信号的模式特征;;3

1.2;;模式分类器及其优化;;5

1.2.1;;PD模式分类器;;5

1.2.2;;全局优化算法;;6

1.3;;发展趋势;;7

1.3.1;;深度学度神经网络;;7

1.3.2;;群智能算法;;7

参考文献;;8

第2章;;模式识别与优化算法10

2.1;;识别方法;;10

2.2;;识别系统;;10

2.3;;特征量与特征空间;;11

2.3.1;;特征量;;11

2.3.2;;特征空间;;12

2.4;;特征的可分;;12

2.4.1;;特征可分测量;;12

2.4.2;;类可分测度;;14

2.4.3;;特征子集的选择;;16

2.4.4;;很优特征生成;;18

2.5;;分类器优化算法;;

2.5.1;;梯度法;;21

2.5.2;;模拟退火算法;;21

2.5.3;;遗传算法;;22

参考文献;;23

第3章;;PD与指纹特征;;24

3.1;;诱发PD的理化过程;;24

3.1.1;;介质内部局部放电;;25

3.1.2;;介质沿面局部放电;;27

3.1.3;;电晕放电;;28

3.2;;局部放电的危害;;28

3.3;;交流电压下的PD表征方法;;30

3.4;;局部放电模拟;;32

3.4.1;;模型构建与PD信号采集;;33

3.4.2;;交流电压下PD统计量的表征;;35

3.4.3;;统计分布参数与指纹;;37

参考文献;;41

第4章;;PD信号小波去噪;;43

4.1;;PD信号小波变换特征;;43

4.1.1;;PD信号表征;;43

4.1.2;;PD信号的小波变换特征;;44

4.2;;噪声信号及其小波变换特征;;46

4.3;;含噪PD信号模型;;47

4.4;;模极大值去噪方法;;48

4.4.1;;模极大值的确定和信号重构;;48

4.4.2;;去噪算例;;51

4.5;;去噪快速算法;;52

4.5.1;;局部放电信号（函数）多尺度逼近;;52

4.5.2;;多次小波变换去噪算法;;55

4.5.3;;复合小波变换去噪;;57

参考文献;;59

第5章;;基于BPNN的PD模式识别;;60

5.1;;人工神经网络;;60

5.1.1;;BPNN算法;;61

5.1.2;;BPNN算法收敛速度的一些措施;;66

5.2;;基于BPNN的PD模式识别算法;;67

5.2.1;;局部放电模式特征量;;68

5.2.2;;类可分准则;;68

5.2.3;;PD模式识别过程;;69

5.3;;隐层神经元的影响;;74

参考文献;;75

第6章;;支持向量机的PD模式识别;;77

6.1;;支持向量机;;77

6.1.1;;线可分类支持向量机;;77

6.1.2;;线不可分类支持向量机;;79

6.2;;PD模拟与特征提取;;81

6.2.1;;PD信号采集;;81

6.2.2;;PD特征提取;;84

6.3;;基于SVM的PD模式识别;;88

6.3.1;;核函数选择;;88

6.3.2;;SVM参数寻优;;89

6.3.3;;权值和阈值;;90

6.3.4;;SVM网络结构;;93

6.3.5;;识别结果;;93

6.4;;相关讨论;;95

6.4.1;;特征量的相关系数和类间距离;;96

6.4.2;;特征选择;;97

6.4.3;;识别结果;;98

6.4.4;;SVM与BP识别效果的比较;;99

参考文献;;100

第7章;;基于FCM的PD模式识别;;102

7.1;;模糊聚类方法;;102

7.1.1;;模糊c均值聚类算法;;103

7.1.2;;加权模糊c均值聚类算法;;107

7.2;;PD模拟及信号采集;;109

7.2.1;;PD模型;;109

7.2.2;;PD信号采集;;110

7.2.3;;PD信号去噪;;112

7.3;;PD信号特征与提取;;114

7.3.1;;分形维数特征;;114

7.3.2;;PD信号灰度矩特征;;116

7.4;;基于模糊聚类PD模式识别;;118

7.4.1;;基于FCM算法的PD模式识别;;118

7.4.2;;基于WFCM算法的PD模式识别;;119

7.5;;结果分析;;121

参考文献;;122

第8章;;基于WNN的PD模式识别;;124

8.1;;小波神经网络;;124

8.1.1;;正交小波神经网络;;124

8.1.2;;正交小波神经网络学;;125

8.2;;自适应特征提取小波神经网络;;127

8.2.1;;PD信号的小波可分;;127

8.2.2;;自适应特征提取小波神经网络结构;;130

8.2.3;;自适应特征提取小波神经网络隐层单元数目的确定;;131

8.2.4;;自适应特征提取小波神经网络学;;133

8.3;;PD模式识别实验;;135

8.3.1;;PD信号采集;;135

8.3.2;;统计特征量提取与识别;;136

8.3.3;;自适应特征提取与模式识别;;139

参考文献;;142

第9章;;基于混沌理论的PD模式识别;;143

9.1;;局部放电信号中的混沌现象;;143

9.1.1;;混沌特征;;143

9.1.2;;混沌相空间重构;;144

9.1.3;;相空间重构参数;;145

9.2;;混沌系统表征;;147

9.2.1;;Lyapunov指数;;147

9.2.2;;分形维数;;148

9.2.3;;Kolmogorov熵;;149

9.3;;PD混沌特及其特征量提取;;150

9.3.1;;实验模拟的PD信号;;150

9.3.2;;PD信号混沌特;;151

9.3.3;;PD混沌特征量及其提取;;153

9.4;;基于混沌特征的PD模式识别;;160

9.4.1;;BP神经网络设计;;161

9.4.2;;识别结果;;162

9.4.3;;基于指纹图谱特征的PD模式识别;;164

9.4.4;;特征量综合识别结果;;165

参考文献;;166

第10章;;基于PSO优化的PD模式识别;;168

10.1;;反向传播神经网络;;168

10.1.1;;BPNN学化;;168

10.1.2;;神经网络泛化能力;;169

10.2;;PSO优化的神经网络;;170

10.2.1;;粒子群算法;;171

10.2.2;;PSO优化算法;;172

10.3;;PD特征空间降维;;174

10.3.1;;PCA降维算法;;174

10.3.2;;PCA降维计算步骤;;176

10.4;;基于PSOBP的PD模式识别;;177

10.4.1;;PD信号模式预处理;;177

10.4.2;;误差分析方法;;177

10.4.3;;PD识别结果;;178

10.4.4;;隐层元数量的影响;;179

参考文献;;184

附录;;185

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