【摘要】：直流電弧因為沒有周期性和過零點等特性,致使直流故障電弧的檢測要比交流故障電弧困難。國內外對直流故障電弧的特征提取缺乏多樣化,因此本文旨在豐富直流故障電弧的特征種類,從特征提取和識別兩個方面給出特征的評價標準。本文所研究的電弧屬于熱陰極、氣體中、串聯(lián)、直流、故障電弧,并通過實驗的方法采集正常工作和發(fā)生故障電弧時的電流數(shù)據(jù),選取電弧剛發(fā)生時的不穩(wěn)定階段作為特征提取的數(shù)據(jù)基礎。對采集的數(shù)據(jù)從時域、頻域、小波、譜分析和混沌分析這幾個角度共提取了 17個特征。在時頻分析中,從電流變化的角度提取了時域特征4個,從統(tǒng)計學的角度提取了頻域特征3個,利用小波變換提取了小波特征3個。在譜分析中,從幅值角度提取功率譜特征3個,從幅值和相位的角度提取高階譜特征3個。在混沌分析中,基于自相關法計算時間延遲、基于虛假最近鄰法計算嵌入維數(shù),利用這兩個參數(shù)重構電弧電流的相空間,并利用小數(shù)據(jù)量法提取最大Lyapunov指數(shù)特征1個。給出特征提取層面的特征評價指標,即價值量百分比,并計算各特征的指標值大小,其中混沌特征的指標值最大。利用支持向量機(Support Vector Machines,SVM)對故障電弧特征進行識別。選擇基于高斯核函數(shù)的非線性支持向量機作為最終分類器。利用網(wǎng)格搜索法和3-折交叉驗證法對SVM的參數(shù)進行尋優(yōu),得到的懲罰參數(shù)是0.054409,核參數(shù)是1。訓練出1個總分類器,準確率為99.999%,17個比較分類器,各自準確率都有下降,但整體保持在99.9%以上。給出識別層面的特征評價標準,即對準確率的貢獻程度,并計算各特征的指標值,其中混沌特征的指標值最大。結果證明:本文所用特征提取方法和模式識別策略正確;所提兩個指標都可以用來評價特征;直流故障電弧的檢測問題本質是一個混沌辨識問題。本文所做研究豐富了直流故障電弧的特征種類,并且針對特征有效性給出了評價標準。
[Abstract]:Because DC arc has no periodicity and zero crossing, it is more difficult to detect DC fault arc than AC fault arc. The feature extraction of DC fault arc is lack of diversification at home and abroad, so the purpose of this paper is to enrich the characteristics of DC fault arc, and give the evaluation criteria from two aspects: feature extraction and recognition. The arc studied in this paper belongs to hot cathode, gas, series, DC, fault arc. The current data of normal operation and fault arc are collected by experimental method. The unstable phase of arc is selected as the data base of feature extraction. A total of 17 features were extracted from time domain, frequency domain, wavelet, spectral analysis and chaos analysis. In time-frequency analysis, four features in time domain, three features in frequency domain and three features in wavelet domain are extracted from current variation, statistics and wavelet transform respectively. In spectral analysis, three power spectral features are extracted from amplitude and three higher-order spectral features are extracted from amplitude and phase. In chaos analysis, time delay is calculated based on autocorrelation method, embedded dimension is calculated based on false nearest neighbor method, the phase space of arc current is reconstructed by these two parameters, and one feature of maximum Lyapunov exponent is extracted by the method of small amount of data. The index of feature evaluation in feature extraction level, that is, the percentage of value, is given, and the index value of each feature is calculated, among which the index value of chaotic feature is the largest. Support vector machine (Support Vector Machines,SVM) is used to identify fault arc features. The nonlinear support vector machine based on Gao Si kernel function is chosen as the final classifier. The parameters of SVM are optimized by grid search method and 3-fold cross validation method. The penalty parameter is 0.054409 and the kernel parameter is 1. One general classifier was trained, the accuracy rate was 99.999, and 17 comparative classifiers were all reduced, but the overall accuracy remained above 99.9%. The evaluation criterion of recognition level is given, that is, the degree of contribution to accuracy, and the index value of each feature is calculated, among which the index value of chaotic feature is the largest. The results show that the feature extraction method and pattern recognition strategy used in this paper are correct, the two indexes can be used to evaluate the features, and the problem of DC fault arc detection is essentially a chaotic identification problem. The research in this paper enriches the characteristic types of DC fault arc, and gives the evaluation criteria for feature validity.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM501.2

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本文編號：2271148