王先培、黃雲光著的《光譜分析技術在GIS絕緣
故障診斷中的應用》首先介紹基於分解物分析的GIS
絕緣故障檢測方法和存在的關鍵技術問題，然後通過
模擬實驗驗證局部放電和高溫環境下SF6分解物生成
特性，論述SF6分解產物的光譜信號預處理技術、光
譜分析與多元校正算法、GIS絕緣故障診斷算法、持
續放電情況下GIS故障趨勢估計，最後以現場應用實
例論述光譜分析技術在GIS絕緣故障診斷中的應用。
本書繫統性強，內容新穎，反映了光譜技術在GIS電
氣設備故障診斷中應用的最新進展。
本書可供電氣工程、儀器儀表工程、信息技術與
工程等領域的技術人員參考使用，也可以作為相關專
業的研究生教材、參考書。

第1章 概論
1.1 氣體*緣組合電器概述
1.2 GIS內部*緣故障
1.3 GIS*緣故障檢測方法
1.3.1 局部放電故障檢測
1.3.2 局部過熱故障檢測
1.3.3 基於SF6分解物分析的GIS*緣故障檢測
1.4 基於SF6分解物診斷技術存在的問題
第2章 SF6分解模擬實驗及分解生成特性分析
2.1 SF6局部放電分解物生成特性
2.2 SF6高溫分解產物生成特性
2.3 局部放電條件下SF6分解模擬實驗
2.3.1 模擬放電實驗平臺
2.3.2 缺陷模型
2.3.3 實驗設計
2.4 局部放電分解物生成特性分析
2.4.1 SF6局部放電分解機理
2.4.2 不同PD類型下分解物生成特性
2.4.3 不同電壓等級下的分解物生成特性
2.4.4 不同氣壓等級下的分解物生成特性
2.5 局部過熱條件下的SF6分解模擬實驗
2.5.1 模擬過熱實驗平臺
2.5.2 實驗設計
2.6 局部過熱分解物生成特性分析
2.6.1 分解產物生成特性
2.6.2 不同溫度等級下分解物生成特性
第3章 SF6分解產物的光譜信號預處理技術
3.1 光譜信號去噪
3.1.1 基於小波閾值的光譜去噪算法研究
3.1.2 基於小波模極大值的SF6混合氣體光譜去噪算法研究
3.1.3 算法實例分析
3.2 SF6混合氣體光譜的連續譜去除算法
3.2.1 連續譜去除算法研究概況
3.2.2 迭代小波連續譜去除算法
3.2.3 SF6混合氣體光譜的模極大值擬合連續譜去除算法
3.2.4 SF6混合氣體光譜的*佳小波基連續譜去除算法
3.3 SF6混合氣體光譜的重疊峰分離算法
3.3.1 重疊峰分離算法研究概況
3.3.2 SF6混合氣體光譜的重疊峰分離的分形算法
3.3.3 結果與討論
第4章 光譜分析與多元校正算法
4.1 主成分分析法
4.1.1 數學模型
4.1.2 主成分分析計算過程
4.2 因子分析法
4.2.1 數學模型
4.2.2 因子分析計算過程
4.3 多元線性校正算法
4.3.1 多元校正的研究概況
4.3.2 多元校正原理及實現
4.3.3 SF6混合氣體光譜多元校正算法實現
4.3.4 結果與討論
第5章 局部放電故障診斷方法
5.1 特征參量提取
5.1.1 譜圖數據解讀
5.1.2 譜圖的定量分析
5.2 基於徑向基神經網絡的診斷模型實驗
5.3 決策樹算法
5.3.1 決策樹算法適用的問題
5.3.2 決策樹的生成
5.3.3 決策樹測試屬性的選擇
5.3.4 決策樹修剪
5.3.5 基於決策樹的診斷模型實驗結果
5.4 SVM算法
5.4.1 支持向量機原理
5.4.2 基於SVM的GIS*緣故障類型辨識
第6章 持續放電下故障趨勢估計模型
6.1 隱Markov模型用於分解物分析技術
6.1.1 可行性分析
6.1.2 HMM基本思想與數學模型
6.1.3 HMM基本算法描述
6.1.4 HMM類型劃分
6.2 連續HMM
6.2.1 模型描述
6.2.2 算法修改
6.2.3 多觀測樣本訓練
6.3 持續性放電故障下分解物生成特性的趨勢建模
6.3.1 持續性放電條件下SF6分解模擬實驗
6.3.2 基於CHMM的分解物生成特性趨勢建模
第7章 基於紫外光譜技術的故障現場預警
7.1 現有分解物檢測方法比較
7.2 基於紫外吸收光譜的故障統一預警技術
7.2.1 GIS故障的現場預警
7.2.2 預警特征分解物選擇
7.2.3 紫外吸收光譜技術原理
7.3 主要分解物的紫外光譜特性研究
7.3.1 不同組分紫外定性光譜檢測實驗
7.3.2 不同濃度SO2紫外光譜檢測實驗
7.4 基於奇異譜分析的現場光譜數據處理
7.4.1 奇異值分解
7.4.2 奇異譜分析
7.4.3 自適應光譜數據處理方法
7.5 譜圖處理算法性能驗證實驗
7.5.1 去噪性能仿真實驗
7.5.2 SO2識別及定量建模實驗
7.6 GIS*緣故障的紫外預警實驗
7.6.1 模擬故障檢測實驗
7.6.2 實際故障檢測實驗
參考文獻