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| 內容簡介： |
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《局部放电检测与绝缘状态评价》主要介绍气体绝缘装备局部放电检测与绝缘状态评价所涉及的基础理论与关键技术，内容包括气体绝缘装备局部放电检测及噪声评价、混合局部放电信号分离、局部放电类型辨识、局部放电程度评估与状态评价技术等四篇，共14章。
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| 目錄：
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目录前言第一篇 气体绝缘装备局部放电检测及噪声评价第1章 绪论 31.1 气体绝缘装备结构及应用 31.1.1 气体绝缘装备种类及结构 31.1.2 气体绝缘封闭组合电器 71.2 气体绝缘装备内部常见绝缘故障 101.2.1 气体绝缘装备内部绝缘故障案例统计 101.2.2 气体绝缘装备内部典型绝缘故障原因 111.3 气体绝缘装备故障及状态监测方法 131.3.1 气体绝缘装备故障检修试验标准 131.3.2 现有气体绝缘装备状态检测技术 15参考文献 19第2章 气体绝缘装备PD主要检测方法 222.1 脉冲电流法 222.1.1 脉冲电流法基本原理 222.1.2 脉冲电流法三种常用电路 222.2 特高频检测法 232.2.1 特高频检测法基本原理 232.2.2 工程应用案例 242.3 光测法 272.3.1 光测法基本原理 272.3.2 测量参数与方法 282.4 超声波检测法 312.4.1 超声波检测法基本原理 312.4.2 工程应用案例 322.5 SF6分解组分分析检测法 352.5.1 SF6分解组分分析检测法基本原理 352.5.2 工程应用案例 35参考文献 40第3章 PD信号噪声特点与SNR二阶估计 413.1 典型绝缘缺陷的PD信号特征 413.1.1 四种缺陷产生的PD时频信号 413.1.2 特高频PD数学模型 443.2 干扰信号特征与SNR二阶估计 453.2.1 干扰信号的特征 463.2.2 SNR二阶估计理论与方法 463.2.3 模拟PD信号的SNR二阶估计 493.2.4 实测PD信号的SNR二阶估计 54参考文献 55第二篇 混合局部放电信号分离第4章 PD信号混合与分离基础知识 594.1 混合PD信号的生成与分离 594.1.1 混合PD信号的生成过程 594.1.2 混合PD信号的数学模型 594.1.3 PD信号的线性瞬时混合与分离 614.1.4 PD信号的线性卷积混合与分离 634.2 混合PD信号的盲源分离理论 654.2.1 混合信号盲源分离原理 654.2.2 盲源分离可分性与判定准则 674.2.3 盲源分离问题解的不确定性 684.2.4 盲源分离对比函数准则 694.3 混合PD信号的分析与预处理 754.3.1 混合PD信号的空域相关分析 754.3.2 混合PD信号的白化预处理 78参考文献 82第5章 混合PD信号二阶统计量分离算法 845.1 分离评价参数 845.2 基于SOS准则的分离算法及分离性能分析 875.2.1 基于SOS准则的SOBI算法原理 875.2.2 基于SOS准则的分离算法分离性能分析 885.2.3 改进的基于SOS准则的SOBI算法 915.3 模拟混合PD信号的分离 945.3.1 相对距离对分离效果的影响分析 955.3.2 混合矩阵H对分离效果的影响及统计分析 109参考文献 115第6章 混合PD信号卷积分离技术 1166.1 卷积混合信号的盲源分离法 1166.1.1 卷积混合信号的盲源分离时域算法 1166.1.2 卷积混合信号的盲源分离频域算法 1186.2 非平稳混合PD信号特性与短时平稳划分 1196.2.1 非平稳混合PD信号特性分析 1196.2.2 非平稳混合PD信号短时平稳划分策略 1216.3 频域内分离信号“两个不确定性”问题 1226.3.1 分离信号幅值不确定性的控制策略 1236.3.2 分离信号顺序不确定性的应对措施 1246.3.3 频域分离单一PD信号的重构实现 1256.4 模拟混合PD信号的分离 1266.4.1 卷积构造模拟混合PD信号 1276.4.2 混合PD信号的分离 1296.5 实测混合PD信号的分离 1326.5.1 实测混合PD信号的二阶统计量分离 1326.5.2 实测混合PD信号的卷积分离 1386.5.3 两种分离算法效果比较 141参考文献 143第7章 PD特征参数与特征提取 1447.1 PD模式识别常见特征参数及变化趋势分析 1447.1.1 统计特征参数 1447.1.2 图像矩特征参数 1477.1.3 分形特征参数 1487.1.4 波形特征参数 1507.1.5 小波特征参数 1507.2 基于二元树复小波变换的辨识PD的特征量提取方法 1517.2.1 二元树复小波变换-奇异值分解 1527.2.2 多尺度特征参数提取 1547.3 基于核主成分分析与深度神经网络的特征量优化研究 1587.3.1 UHF信号特征量分析提取模式 1587.3.2 三种模式特征量相关性分析 1627.3.3 基于核主成分分析的特征量优化 1627.3.4 深度自编码网络特征优化方法 1637.3.5 两种优化方法对比分析 166参考文献 172第三篇 局部放电类型辨识第8章 基于支持向量数据描述的PD类型辨识 1778.1 支持向量的基本原理 1778.1.1 支持向量机 1778.1.2 支持向量数据描述 1808.1.3 支持向量数据描述核函数 1828.2 改进的支持向量数据描述学习算法 1838.2.1 优化半径支持向量数据描述算法 1848.2.2 基于支持向量数据描述的多分类算法 1858.3 PD OR-SVDD模式辨识方法 1878.3.1 OR-SVDD分类器训练及辨识流程 1878.3.2 基于特征获取的PD模式辨识 1898.3.3 基于优化分类器的模式辨识 189参考文献 191第9章 基于深度学习的PD模式辨识 1939.1 深度置信网络 1939.1.1 受限玻尔兹曼机 1949.1.2 构建深度置信网络 1969.2 GIS设备典型PD模拟实验 1979.2.1 实验设计 1979.2.2 实验数据 1999.3 基于深度神经网络的PD模式识别 2009.3.1 识别计算流程 2009.3.2 预训练效果分析 2009.3.3 DBN识别结果分析 2019.4 基于传统方法的PD模式识别与结果比较 2029.4.1 统计特征提取 2029.4.2 基于BPNN算法的PD模式识别 2039.4.3 基于SVM的PD模式识别 2049.4.4 识别结果对比 2049.5 实例分析 206参考文献 207第10章 基于多信息融合的PD模式识别 20910.1 基于TRPD特征的模式识别 20910.1.1 TRPD特征的信息提取 21010.1.2 TRPD特征的模式识别分类器 21010.1.3 TRPD特征的模式识别与结果分析 21410.2 基于PRPD特征的模式识别 21510.2.1 PRPD特征的模式识别分类器 21510.2.2 PRPD特征的模式识别与结果分析 22410.3 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的PD模式识别 22510.3.1 基于UHF与IEC 60270检测信息相关性的特征参数提取 22510.3.2 基于UHF与IEC 60270相关性特征参数的识别分类器 23210.3.3 测试结果与分析 23410.4 基于DS证据理论的多信息融合识别 23510.4.1 DS证据理论 23510.4.2 多信息融合的PD模式识别 23710.5 实例分析 23910.5.1 典型绝缘缺陷识别测试 23910.5.2 样本测试 24210.5.3 分析和讨论 243参考文献 243第11章 描述PD发展过程的特征信息 24711.1 PD发展过程的统计谱图分析 24711.1.1 金属突出物缺陷PD发展过程 24911.1.2 自由金属微粒缺陷PD发展过程 25011.1.3 绝缘子表面金属污染物缺陷PD发展过程 25211.1.4 绝缘子气隙缺陷PD发展过程 25311.2 PD发展过程的特征信息提取 25511.3 PD发展过程中的特征量变化规律 25611.3.1 放电次数和放电脉冲最大幅值 25711.3.2 相邻放电脉冲时间间隔 26111.3.3 等值累积放电量 26411.3.4 放电信号熵 266参考文献 269第四篇 局部放电程度评估与状态评价技术第12章 GIS PD状态模糊综合评判方法 27312.1 模糊综合评判理论 27312.1.1 模糊集合 27412.1.2 隶属度函数 27512.1.3 模糊综合评判步骤 28212.2 GIS PD发展阶段的划分 28312.2.1 PD等级的定义 28312.2.2 模糊C均值聚类分析 28312.2.3 PD程度中心的求解 28512.3 GIS PD程度模糊综合评判模型 28612.3.1 模糊评判矩阵求解 28712.3.2 基于离差最大化的自适应客观权值计算 28812.3.3 两级模糊综合评判模型 28812.3.4 两级模糊综合评判模型测试 28912.4 实例分析 290参考文献 292第13章 基于栈式自编码原理的PD程度评估 29313.1 栈式自编码基本理论 29313.1.1 自编码算法与稀疏性 29313.1.2 栈式自编码原理 29613.2 PD程度特征提取及评估方法 29913.2.1 基于栈式自编码的UHF PD信息特征提取方法 29913.2.2 基于softmax分类器的PD严重程度评估方案 30313.3 基于UHF PD数据的栈式自编码网络架构构建 30413.3.1 GIS PD数据采集 30413.3.2 SSAE网络结构对评估准确率的影响 308参考文献 311第14章 气体绝缘装备绝缘状态多源信息融合评价 31314.1 最大相关最小冗余特征优选理论 31414.1.1 统计信息相关度的度量准则 31414.1.2 最大相关最小冗余准则 31514.1.3 改进最大相关最小冗余准则 31614.2 基于多源信息的最大相关最小冗余特征量优选 31714.2.1 描述气体绝缘装备PD程度的多源信息特征量 31714.2.2 基于最大相关最小冗余准则的特征优选策略及改进 31914.2.3 多源PD信息的状态特征优选 32714.3 基于多源信息
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