第1章 绪论 1
1.1 背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.2.1 绝缘子泄漏电流去噪的研究现状 3
1.2.2 泄漏电流特征提取方法的研究现状 5
1.2.3 用模式识别对泄漏电流分析的现状 7
1.3 本书的主要研究内容和章节安排 8
参考文献 9
第2章 绝缘子泄漏电流的小波去噪研究 20
2.1 引言 20
2.2 小波变换和去噪原理 20
2.2.1 小波变换的原理 20
2.2.2 小波去噪的原理 25
2.3 去除泄漏电流噪声时小波基的选择 28
2.3.1 小波基选择的评价标准 29
2.3.2 试验设置 30
2.3.3 试验验证 33
2.4 泄漏电流去噪时小波阈值的选择 37
2.4.1 试验泄漏电流的去噪效果 37
2.4.2 现场泄漏电流的去噪效果 39
2.5 泄漏电流去噪时计算小波分解层数 41
2.5.1 分解层数的定量计算 42
2.5.2 试验验证 43
2.5.3 计算分解层数时应注意的问题 46
2.6 本章小结 47
参考文献 47
第3章 基于改进ITD的泄漏电流去噪研究 50
3.1 引言 50
3.2 ITD方法简介 51
3.3 对ITD方法的改进 55
3.3.1 ITD方法存在的问题 55
3.3.2 旋转混叠的解决 57
3.3.3 端点效应的解决 58
3.3.4 改进后的ITD分解过程 59
3.4 基于改进ITD的泄漏电流去噪研究 60
3.4.1 分解次数的计算 60
3.4.2 阈值的设置 61
3.4.3 去噪过程 62
3.5 基于改进ITD的分解和去噪效果验证 62
3.6 计算分解次数时应注意的问题 65
3.7 小波去噪和改进ITD去噪的比较 65
3.8 本章小结 67
参考文献 68
第4章 基于熵的绝缘子泄漏电流特征提取 70
4.1 引言 70
4.2 信息熵简介 71
4.3 基于时域熵的特征提取的研究 71
4.4 基于频域熵的特征提取的研究 74
4.5 熵特征的验证 77
4.5.1 泄漏电流波形 77
4.5.2 时域熵的验证 78
4.5.3 频域熵的验证 79
4.6 本章小结 80
参考文献 80
第5章 基于m-RVM的泄漏电流分类 82
5.1 引言 82
5.2 m-RVM简介 83
5.2.1 m-RVM模型的构建 83
5.2.2 m-RVM1 84
5.2.3 m-RVM2 86
5.3 基于m-RVM的泄漏电流分类研究 87
5.3.1 选择模型的输入向量 87
5.3.2 确定模型的输出量 87
5.3.3 选取模型的核函数 90
5.3.4 模型的选择 90
5.3.5 基于m-RVM2的泄漏电流分类过程 91
5.3.6 试验数据验证 91
5.4 本章小结 95
参考文献 96
第6章 基于多分类器集成的泄漏电流识别 98
6.1 多分类器集成简介 98
6.2 基于多分类器集成的泄漏电流识别简介 99
6.2.1 泄漏电流样本的分析 99
6.2.2 绝缘子泄漏电流多分类器诊断 102
6.3 试验结果 112
6.4 分类器集成的运行环境前瞻 113
6.5 小结 116
参考文献 116