本书由多年从事实践教学的教师编写，内容由浅入深，为应用型本科院校工科非电专业电工技术、电子技术、电工与电子技术、电工学课程配套使用的实验教程。本书内容包括三部分：电工类实验、电子类实验和电工电子设计型实验。

从产业方向来看，基于平台进行产业的升级和改造是必然方向。毋庸置疑，平台是最有效的产业升级改造方式之一，电力工程监理行业基于平台进行转型升级已急不可待。本书以电力工程数字监理平台为对象，构建了以信任机制、信用体系和溯源验证系统（CVS）为核心的平台模式。 本书研究目标是构建以建设工地为入口的电力工程数字监理平台，实现电力工程监理行业的人口式、全过程、一体化的在线平台治理模式。利用云计算、大数据、物联网等信息技术，实现数据的全过程可追溯及不可篡改，积极推进电力工程监理行业全产业链信用体系的建设和共享。推进电力工程监理服务进行平台化治理模式的改革，高效实现“看工地、查工地、管工地”的战略目标。通过“单项目、多项目、多公司”三步走，促进电力工程监理行业进行真正的转型升级。 本书针对电力工程数字监理平台进行了全面的分析，适合电力工程监理行业及其他相关行业的从业者、电力工程数字监理平台的使用者、相关研究人员，以及工程管理及电力工程等相关专业的高年级学生和研究生使用。

本书内容主要包括：变频控制技术的认识、变频控制技术的实现、MM4系列变频器的认识与基本操作、MM4系列变频器的调试与基本运行、PLC、PC 与MM4系列变频器组成的调速系统运行、G120系列变频器的认识与运行、变频器的工程应用、变频器的安装维护等。本书实现了互联网与传统教育的完美融合，采用“纸质教材+数字课程”的出版形式，扫描二维码，即可观看动画、微课等视频类数字资源，随扫随学，突破传统课堂教学的时空限制，激发学生自主学习的兴趣，打造高效课堂。资源具体下载和获取方式请见“智慧职教服务指南”。本书可以作为高职高专院校电气工程与自动化技术、工业过程自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术专业的教学用书，也可供技术人员参考。

本教材按照项目引领、任务驱动的思路进行编写，体现了行动导向的新理念。每个项目设置了若干任务，各任务中设置了“任务引入”“任务分析”“相关知识”“任务实施”等环节。部分任务中还增加了“知识拓展”“巩固训练”“能力测试”环节，以便引导学生总结和强化所学知识。全书共分为9个项目，分别是：了解PLC；梯形图与指令的相互转换；PLC对电动机负载的控制；PLC对灯负载的控制；PLC对数码管负载的控制；PLC对灯、数码管、电动机的综合控制；PLC对模拟量的控制；PLC在顺序控制方面的应用；PLC之间的通信。

本书以电路、模拟电子技术和数字电子技术实验为基础，以工程设计方法、测试方法为主线，突出工科特色，强调与工程实际接轨；以电路的功能为出发点进行选题，努力反映新技术、采用新器件，并附有设计举例和设计任务。本书体系结构新颖，注重工程应用，理论紧密联系实际等特点。本书共分为三个部分。第一部分为电路原理实验，共设置了20个实验；第二部分为模拟电子技术实验，共设置了12个实验；第三部分为数字电子技术实验，共设置了12个实验。学习者在安排教学进度时，根据教学大纲的要求，可以做适当的选择，由浅入深，由易到难，循序渐进。

《换流站主设备保护关键技术研究》针对我国交直流混联系统的枢纽—换流站内主设备保护在工程应用中遇到的技术难题展开研究，结合现场保护异常动作案例及潜在异常动作风险，采取理论分析、仿真试验与动模验证相结合的方法，对换流站内主设备各类保护的动作行为及对策进行分析研究。内容主要包括励磁涌流、恢复性涌流、直流偏磁和换相失败等场景引发的换流站主设备保护，如换流变引线及差动保护、零序过电流保护、零序差动保护和换流器桥差保护等异常动作机理分析，结合包括豪斯多夫距离算法、互近似熵算法、相空间重构技术和ZOOM-FFT在内的先进信号处理技术，针对性地提出适应换流站电磁环境和故障特性的新型主设备保护策略和方案。请扫描封底二维码查看《换流站主设备保护关键技术研究》彩图。

《输电线路三维激光扫描作业及数据处理》详细介绍了输电线路运维过程中直升机、无人机机巡及相关检修作业的流程、技术要点及安全风险与预控，并阐述了后续机巡数据的分析和处理方法及各种成果的生成步骤。通过《输电线路三维激光扫描作业及数据处理》，读者可以了解机巡作业各个环节的流程与技术要点。

本书从两方面对空调系统的能耗优化控制问题展开研究，一方面采用仿真和现场实验相结合，以提高模型的精度；另一方面采用模型预测控制方法，以容忍一定程度的模型误差，实现优化控制。

本书研究了太阳能光伏发电系统清洁技术现状，主要内容包括太阳能资源开发现状、光伏产业规模及节能减排潜力、太阳能发电形式与组件类型、光伏系统清洁方法、灰尘特性、灰尘颗粒黏附机理、电池板表面灰尘清洁机理、试剂选用与评估、清洁与光伏组件寿命。

本书所取得的主要成果有 ：①设计了 GIS内部 4种典型绝缘缺陷的物理模型 ，在小型实验平台上分别进行了基于 UHF法和化学法的 PD模拟实验 ，从实验中获取了 4种 PD的 UHF波形数据和 SF6分解组分信息 ，初步建立了两种检测方法的信息数据库。②尽管 UHF法避免了大量低频噪声的干扰 ，但是变电站现场的周期性窄带噪声、脉冲型噪声及随机白噪声仍然会对检测系统造成严重干扰。本书在分析 UHF PD信号频谱特性的基础上 ，发现 PD脉冲具有以某一频率为中心 ，向左右两侧衰减的特征 ，并且中心频率位于谱图上的局部极大值点处。为此 ，本文提出了基于改进 Protrugram和小波变换的 UHF PD信号噪声抑制算法。首先，依次通过数学形态学滤波、包络提取及阈值设定获取谱图上的局部极大值点 ，作为 PD脉冲的候选中心频率。其次 ，依据峭度值这一指标对所有候选中心频率进行高斯测试 ，排除虚假中心频率 ，并计算真实中心频率对应的频宽，实现 PD脉冲的频谱定位。最后 ，通过小波去噪法去除与 PD脉冲同频段的白噪声。仿真和实测数据分析表明 ：同单纯的小波去噪算法和基于集合经验模态分解 （Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）的自适应阈值算法相比 ，本书所提算法不仅具有更好的噪声抑制能力 ，而且能更好地保留信号中的 PD信息成分。 ③针对 UHF PD模式识别算法在 UHF PD信号受到噪声干扰后分类准确率下降的问题 ，本书提出了基于 S变换 （Stockwell Transform， ST）结合奇异值分解的 UHF PD信号分类算法。首先 ，对 UHF PD波形进行 S变换 ，获取信号的时频幅值矩阵。其次 ，依据信号中有效信息的分布区域将时频幅值矩阵划分成 12个子矩阵 ，并对每个子矩阵进行奇异值分解 ，提取每个子矩阵的奇异值占比和奇异熵组成一个 24维的特征参量。最后 ，采用基于粒子群算法 （Particle Swarm Optimization， PSO）优化的支持向量机 （ Support Vector Machine， SVM）为分类器实现 PD的分类识别。研究结果表明 ：在不去噪的情况下 ，所提分类算法能够达到 98. 3%的分类准确率 ;对信号加噪后 ，即使信号的信噪比低至 -10 dB，所提分类算法依然能够达到 88. 3%的分类准确率。④本书综合已有研究成果 ，选择 SOF2、 SO2F2、 CF4、 CO2及 SO2为观测组分。在分析 PD下 SF6分解机制 ，观测组分的生成特性及电力行业相关标准的基础上 ，提出选取 SO2作为 PD判别的特征分解组分。针对现有分解物现场检测技术的不足 ，提出采用紫外光谱法对 SO2进行现场检测。 SF6及其主要分解产物的紫外光谱吸收特性研究表明 ：只有 SO2在 290~310 nm波段存在类正弦的周期性峰谷波动特征 ，适合在该波段对 SO2进行定量检测。⑤针对光谱信号受随机噪声干扰后 SO2定量精度下降的问题 ，本书首先采用一阶导数法对光谱信号进行基线校正 ，随后提出了基于奇异谱分析的自适应光谱信号去噪算法 ，实现了自适应的谱线平滑和微量 SO2特征识别。针对奇异谱分析技术中有效奇异值选取的问题 ，该算法从模糊数学的角度将奇异值分成三个部分 ，分别对应信号、噪声及信号和噪声的混合区域 ，并通过模糊 C均值聚类得到混合区域内奇异值对信号部分的隶属度。最后 ，采用偏小二乘回归 （Partial Least Squares Regression， PLSR）模型对 SO2进行定量检测。结果表明 ：采用所提去噪方法后 ，紫外检测系统能够识别低至 0. 5 μL /L的 SO2。