基于小波变换与差值能量法相结合的串联故障电弧检测方法

由于低压用户端交流串联电弧故障回路电流幅值小、一些电力电子负载正常工作电流与串联电弧故障电流相似等原因,使得故障电弧的准确诊断十分困难。本文提出了一种基于小波变换与差值能量法相结合的串联电弧故障检测方法。对原始电流信号进行小波阈值去噪,运用Mallat快速算法对信号进行多分辨率分析,提取多分辨率分析结果中包含电弧信息较多、负载干扰信息较少的频段进行小波反变换;运用差值能量法对反变换后富含电弧信息的信号进行故障诊断。最后利用自制的实验设备验证了算法的准确性。     

基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别

利用电弧发生装置对若干典型的低压单相用电设备在串联故障电弧回路中的工作电流特征进行模拟实验研究,提出了基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别方法。采用三阶Burg自回归(autoregressive,AR)模型对采集的电流信号建模,提取其AR模型参数,然后采用基于距离测度的欧氏距离平方d 2实现对低压单相负载在正常回路和串联电弧故障回路电流信号的特征识别和故障辨识。该方法不仅适用于线性负载回路,而且适用于非线性负载回路的串联电弧故障识别。自回归参数模型法有效解决了低压系统串联电弧故障回路与非线性负载回路的电流信号识别问题,论文也同时提出了使用该方法时的参考矢量建议值。     

一种基于小波变换能量与神经网络结合的串联型故障电弧辨识方法

针对交流串联型故障电弧发生时回路电流幅值较小、传统线路保护装置不能有效检测的问题,提出一种基于小波变换能量与神经网络结合且适用于多种典型负载的串联型低压交流故障电弧辨识方法。利用自制的电弧发生装置模拟产生低压交流故障电弧,获取了6种典型家用负载情况下电路正常运行及产生串联型故障电弧时回路的电流信号。对采集的信号进行小波分解,将各层细节信号能量的平均值和标准差输入BP神经网络后构成小波神经网络,实现对不同负载测试样本的辨识。采用粒子群优化算法计算神经网络训练初始值,利用自适应学习率方法提高了训练速度。算法输出结果含义明确,输入层特征量选取合理。实验结果表明,采用该方法进行故障电弧辨识的准确率达到95%以上。     

基于小波变换的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压用户端中串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障特性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,本文提出一种基于小波变换的串联电弧故障诊断方法。该方法首先采用极大极小原理对信号进行降噪处理,并结合小波变换模极大值对信号进行多分辨分析;将三阶Daubechies小波基函数提取出的各频段细节信号模极大值作为网络输入的特征向量,利用基于阻尼最小二乘法改进的多层前馈(Back Propagation,BP)神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系进行故障诊断分类。测试结果表明,该方法可有效实现交流系统中串联电弧故障的诊断分类。     

基于BP神经网络与电流特征提取组合的故障电弧辨识方法

低压交流串联电弧故障是目前研究的热点,非典型负载的特殊性更增加了电弧故障辨识的难度。针对常用负载的低压交流串联故障电弧,以及点接触电弧试验的并联交流故障电弧和调光灯调光状态等非典型负载情况,提出一种基于BP神经网络与电流特征提取组合的故障电弧辨识方法,采用基于小波变换细节分量的BP神经网络辨识串联电弧故障。对于非典型负载情况,在BP神经网络辨识的基础上,通过引入负载电流时域信号的半周期积分变化量,辅助解决调光灯调光状态易产生的误动作;结合负载电流时域信号的变化率与"平肩部"特性,辨识点接触引起的并联电弧故障。实测结果表明,所提出的辨识方法在常用负载的串联电弧故障与非典型负载波形测试中均辨识准确。     

串联故障电弧电流时频域特性的仿真与实验研究

为了分析和研究低压交流串联故障电弧电流的特性，文中首先搭建了故障电弧模拟实验平台，广泛研究不同负载情况下的电弧电流波形。然后，基于Mayr电弧模型，选取适当参数对故障电弧进行仿真分析。在此基础上，对比分析电弧电流信号仿真结果和实验结果的时频域特性，验证了仿真模型的正确性和可行性。频域特性的分析结合傅里叶变换和小波变换进行，还利用带通滤波器检测了小波分析的准确性。最后，总结出故障电弧电流信号的时频域特点，以此提出了一种低压交流串联故障电弧的检测方法，并对其进行了仿真验证。研究成果对低压供配电系统中串联故障电弧的检测工作具有积极意义。     

基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测方法

根据线路中电流信号的变化来检测电弧故障,小波变换是一种常用的检测方法,但是单纯利用小波变换对于正常情况和电弧故障的区分并不明显,而且其结果存在很大的冗余。针对这一问题,提出了采用一种基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测的方法。利用电弧模拟发生装置产生串联故障电弧,采集在多种负载下线路正常工作和发生串联电弧故障时的电流。首先对采集的电流信号进行离散小波变换,得到离散小波系数序列,构造特征矩阵;然后对特征矩阵进行奇异值分解,并定义电流信号的特征参数,利用特征参数作为串联电弧故障检测的依据。试验结果表明:正常情况和电弧故障下的特征参数区分明显且没有交叉,易于确定阈值,利用该方法进行串联电弧故障检测的准确率较高,且大大压缩了小波变换结果的冗余性。     

基于多特征融合的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压端串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障的奇异性、能量特性及不确定性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,提出一种基于多特征融合的串联电弧故障诊断方法。该方法根据信号不同特性,结合小波变换理论对经降噪预处理后的采样信号进行主成分分析,提取各频段特性对信号的贡献率,并以信号3种特性中最大贡献率所在频段的空间位置关系作为特征向量构成1?3阶信号特性分布矩阵;将此矩阵作为网络的输入向量,利用改进多层前馈神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系。测试结果表明,该方法可减小电弧燃烧对诊断结果的影响,实现对串联电弧故障的诊断分类。     

基于小波能谱熵的串联型故障电弧检测方法

低压线路中的串联故障电弧检测多以提取电流信号的故障特征为主,实际中,电流故障特征难以与非线性负载的负荷电流特征进行区分。相比之下,通过识别负载端故障电压特征更易建立统一故障判据。本文通过建立电弧分段仿真模型分析了电弧电阻对负载端电压故障特征的影响,从选择最优小波分解层数与小波基函数出发,提出了一种利用小波能谱熵的电弧故障检测方法,该方法利用故障电弧电压对负载端电压造成的畸变进行故障检测,利用小波能谱熵克服了故障特征频带难以确定的问题。实测及对比实验表明,该方法可有效识别各类负载线路的串联电弧故障,其检测准确率达98%以上。     

基于小波分析的故障电弧检测方法

为了对配电系统中常见的故障电弧实现快速可靠诊断,进而采取有效的保护措施,笔者提出一种基于多分辨分析的快速小波变换分析提取故障电弧特征频段的诊断方法,利用基于非参数自适应估计理论的Birge-Massart策略进行阀值求解,结合小波阀值降噪解功能对电弧电流进行降噪处理。根据小波分析适于分析非平稳信号的特点,采用该分析方法检测不同类型负载下电弧电流中的奇异信号。综合实验数据,分析表明该方法能有效地实现对故障电弧的诊断。     

低压故障电弧的形态小波分析

故障电弧是引发电气火灾的重要原因之一.将形态小波引入故障电弧研究领域,利用LabVIEW软件设计了形态小波分析模块,实现对信号波形的可视化分析.利用该模块结合新型测试系统,对台灯、微波炉、空调和计算机等常见家用负载的正常及故障电弧波形进行实际采集和分析.对混合负载情况下不同位置的故障电弧特征进行了形态小波分析,为构建智能化通用故障电弧诊断模型进行了初步的探索.     

基于小波分析信号特征频段能量变比的故障电弧诊断技术研究

为了分析和研究故障电弧的特性,进而快速及时地检测出电弧故障,以便快速切断故障线路,笔者提出一种利用小波变换来分析故障电弧电流特征频段能量变比的诊断方法,通过采用db5小波基函数分别对线路正常工作情况下电流信号和串联型故障电弧电流信号进行6层小波分解,从而提取正常情况下和故障电弧发生情况下的频带能量值及其前后的能量变比,其中d4、d5细节信号所在的频段为故障电弧的特征频带。利用此故障电弧的典型特征可以准确地实现对故障电弧的诊断,且该分析结论对于线性负载情况下的故障电弧诊断研究具有普适应意义。     

基于电压特征能量的低压交流串联电弧故障检测方法

串联电弧故障电流波形受负荷类型影响较大,利用电流特征构建通用故障判据难度较大。为识别故障点电弧电压,提出了一种基于电压特征能量的串联电弧故障检测方法。首先,通过分析故障点电弧电压及监测点故障电压特征规律,对故障信息的特征频带选择进行了论证。然后,以不同负荷下的电弧电压波形特征归类为依据,提出了基于电压特征频带全域能量幅值和敏感相位域能量相位信息的故障检测方法。最后,利用全域总能量幅值和敏感域能量相位映射统计比实现了综合故障检测策略的构建。试验结果表明,所提方法在不同线路参数和测试负荷下的故障检测准确率超过了98%且无误检发生,验证了其有效性。     

基于电流相似度与高频能量的串联故障电弧检测方法

故障电弧是引起电气火灾的重要原因,针对非线性负载工况下故障电弧保护算法的误动作和拒动作问题,提出一种基于电流相似度与高频能量的串联故障电弧检测方法。参照标准搭建故障电弧实验平台并进行实验,从时域、频域角度分析电弧电流特征。采用小波函数预处理电流信号,选取电流低、高频特征量。设定故障电弧特征量阈值,以此为基础提出故障电弧识别算法。实验结果表明,该算法能够准确识别多种负载条件下的故障电弧,且未发生误动作和拒动作。     

基于EMD和ELM的低压电弧故障识别方法的研究

针对低压配电线路负载端电弧故障电压具有较强的信号奇异性波形特征,利用低压串联电弧故障实验平台,采集若干典型的低压配电线路负载端故障电弧电压信号进行分析。采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)有效地提取反映电弧故障信号局部特性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,经分析IMF分量的方差贡献率确定前5阶IMF用于表征各类负载电弧故障主要特征信息,提取前5阶IMF分量能量比为特征向量作为极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输入向量,建立不同负载电弧故障识别模型。实验与仿真结果表明,基于EMD分解和ELM相结合的故障电弧诊断方法,在有效提取不同负载电弧故障特征的基础上,实现了不同负载电弧故障的识别。     

基于电弧电磁辐射的故障电弧识别

随着用电系统中非线性负载的增多,根据故障电弧的电压电流特征进行故障电弧识别容易发生故障电弧的误判别。针对该问题,本文自主搭建了故障电弧模拟试验平台,并在不同负载下进行了串联故障电弧的模拟试验。在试验分析的基础上,提出了一种基于电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法,通过故障电弧时域信号的模极大值提取,得到故障电弧的电磁辐射信号特征值,并根据该特征值进行故障电弧的识别。试验结果表明,在计及距离衰减、屏蔽、非线性负载干扰以及传感器测量方位等影响因素的条件下,该方法能够实现故障电弧的有效识别,提高了故障电弧的识别准确率。     

基于改进小波变换的故障电弧检测方法的研究

为了有效避免因故障电弧而引发的电气火灾,对故障电弧的故障检测进行了深入研究。故障电弧检测最常用的方法是小波变换,但是它存在着频谱混叠的问题。针对这一问题,提出一种基于添加节点前奇抽取的抗频谱混叠的改进小波变换算法,并利用多种负载进行验证,从而优化故障电弧检测,最后得到了准确度高、计算简单、实用性好的串联故障电弧检测方法。根据UL1699搭建了故障电弧实验平台,并基于此平台进行电弧发生实验。根据实验仿真结果的验证,改进小波变换解决了小波变换的频谱混叠问题,提高了故障电弧检测的精度,有效地减少故障误报率。     

基于小波包去噪与EMD的故障电弧检测算法研究

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法是一种被广泛应用于故障诊断领域的信号处理方法,但是分解的结果容易受到高频噪声的干扰。因此本文提出利用小波包去除噪声,同时利用EMD分解进行故障电弧信号处理的研究方法。首先根据国标GB/T 31143-2014搭建故障电弧实验平台,采集故障电弧信号,利用小波包去除信号中的噪声,然后利用EMD方法对正常电弧和故障电弧进行分解得到一系列本征模态分量,通过计算求出这些分量的能量熵并进行归一化处理得到特征向量,最后进行支持向量机(SVM)训练,进而诊断得出故障电弧的故障类型。实验结果表明该方法可以有效准确地对故障电弧进行判断。     

应用短时傅里叶变换识别串联电弧故障特征的研究

介绍了电弧故障保护电器在电气火灾防护中的作用以及电弧故障检测现状。通过短时傅里叶变换,分析了多种负载串联电弧故障特征频段,提出了一种串联电弧故障识别的方法。串联电弧故障波形分析表明,短时傅里叶变换为串联电弧故障特征的提取提供了可靠依据,在此基础上采用的统计分析可准确识别串联电弧故障,并有效区分负载起动冲击电流的干扰。