本文關鍵詞：基于小波近似熵的串聯(lián)電弧故障識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)UL1699標準搭建了串聯(lián)電弧故障發(fā)生裝置,并針對不同類型負載進行實驗,獲得了供電線路正常工作狀態(tài)和發(fā)生電弧故障狀態(tài)時的電流信號實驗數(shù)據(jù)。應用小波變換對電流信號進行分解重構,通過近似熵(Ap En)算法對分解重構后各頻段信號的不規(guī)則程度進行量化,得到電流信號的特征向量,并將其輸入到支持向量機(SVM)。通過SVM對電流信號特征向量進行分類,完成電弧故障的檢測識別。結果表明,通過小波近似熵算法得到的電弧故障特征向量能夠作為診斷識別電弧故障的有效依據(jù)。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院;
【關鍵詞】： 電弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51277090、51674136)
【分類號】：TM501.2
【正文快照】： 0引言近年來人們的防火意識顯著提高,電氣火災逐漸引起人們的關注。2010年全國共接報火災13.17萬起,由電氣原因引起的火災40 481起,占30.7%,在69起較大火災中,有24起為電氣原因引起,占34.8%。在電力線路中,虛連、電纜材料絕緣老化、接線不規(guī)范、器件質(zhì)量不合格等都會引發(fā)串聯(lián)

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  本文關鍵詞：基于小波近似熵的串聯(lián)電弧故障識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：419851