發(fā)布時(shí)間：2018-06-21 02:00

  本文選題：電弧故障 + 小波變換��； 參考：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年17期

【摘要】：根據(jù)線路中電流信號(hào)的變化來檢測電弧故障,小波變換是一種常用的檢測方法,但是單純利用小波變換對(duì)于正常情況和電弧故障的區(qū)分并不明顯,而且其結(jié)果存在很大的冗余。針對(duì)這一問題,提出了采用一種基于小波變換和奇異值分解的串聯(lián)電弧故障檢測的方法。利用電弧模擬發(fā)生裝置產(chǎn)生串聯(lián)故障電弧,采集在多種負(fù)載下線路正常工作和發(fā)生串聯(lián)電弧故障時(shí)的電流。首先對(duì)采集的電流信號(hào)進(jìn)行離散小波變換,得到離散小波系數(shù)序列,構(gòu)造特征矩陣;然后對(duì)特征矩陣進(jìn)行奇異值分解,并定義電流信號(hào)的特征參數(shù),利用特征參數(shù)作為串聯(lián)電弧故障檢測的依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明:正常情況和電弧故障下的特征參數(shù)區(qū)分明顯且沒有交叉,易于確定閾值,利用該方法進(jìn)行串聯(lián)電弧故障檢測的準(zhǔn)確率較高,且大大壓縮了小波變換結(jié)果的冗余性。
[Abstract]:Wavelet transform is a common detection method to detect arc fault according to the variation of current signal in the circuit, but the difference between normal condition and arc fault by wavelet transform is not obvious, and the result is very redundant. To solve this problem, a method of series arc fault detection based on wavelet transform and singular value decomposition is proposed. The series fault arc is generated by using the arc simulation generator to collect the current of the line working normally and when the series arc fault occurs under various loads. Firstly, discrete wavelet transform is carried out on the collected current signal, and the discrete wavelet coefficient sequence is obtained to construct the characteristic matrix, and then the singular value decomposition of the characteristic matrix is carried out, and the characteristic parameters of the current signal are defined. The characteristic parameters are used as the basis for fault detection of series arc. The experimental results show that the characteristic parameters of normal condition and arc fault are distinguished obviously and have no crossover, and the threshold is easy to be determined. The accuracy of detecting series arc fault by using this method is high. The redundancy of wavelet transform is greatly reduced.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51577187)
【分類號(hào)】：TM501.2

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本文編號(hào)：2046677