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故障电弧模式识别算法的研究

关丽娜  
【摘要】:当线路或用电设备产生串联型故障电弧时,这种故障电弧会危害线路或用电设备及其附近物体,很容易引起火灾,但这时的线路电流却比最大允许工作电流要小。因此,传统识别故障的方法不能有效地保护电路。因此,研究出一种可以有效地对串联型故障电弧检测的模式识别算法,最终实现对串联故障电弧的有效保护,具有非常重要的价值。 本研究通过模拟典型家用电器负载的串联型故障电弧实验,采集典型家用电器正常工作、开关插拔、产生故障电弧时的电流波形和数据,利用小波分析理论提取能够描述串联型故障电弧特性的特征量作为BP神经网络的输入量,再用BP神经网络训练和检验建立的网络模型,进而实现故障电弧的模式识别。最后通过实验验证了BP神经网络模式识别算法的高识别率。 串联故障电弧的电流通常比较小,电弧持续时间比较短,存在大量非线性信号,用傅里叶变换识别很困难。小波变换具有时频域良好的局部化性质,可以调节时频窗口的宽度,因而能从信号中提取突变信息。本文利用小波变换和能量计算方法,采用Daubechie1小波对故障电弧信号进行四层分解,并提取其故障频段能量谱作为特征参量,从而为更好地识别故障电弧提供参考。


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