【摘要】：針對交流串聯(lián)型故障電弧發(fā)生時回路電流幅值較小、傳統(tǒng)線路保護(hù)裝置不能有效檢測的問題,提出一種基于小波變換能量與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合且適用于多種典型負(fù)載的串聯(lián)型低壓交流故障電弧辨識方法。利用自制的電弧發(fā)生裝置模擬產(chǎn)生低壓交流故障電弧,獲取了6種典型家用負(fù)載情況下電路正常運行及產(chǎn)生串聯(lián)型故障電弧時回路的電流信號。對采集的信號進(jìn)行小波分解,將各層細(xì)節(jié)信號能量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對不同負(fù)載測試樣本的辨識。采用粒子群優(yōu)化算法計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練初始值,利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法提高了訓(xùn)練速度。算法輸出結(jié)果含義明確,輸入層特征量選取合理。實驗結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行故障電弧辨識的準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。
[Abstract]:Aiming at the problem that the current amplitude of the circuit is small when the AC series fault arc occurs, the traditional line protection device can not detect effectively. A low voltage AC fault arc identification method based on wavelet transform energy and neural network is proposed, which is suitable for a variety of typical loads. The low voltage AC fault arc is simulated by a self-made arc generator, and the current signals of the circuit running normally and producing series fault arc under six typical household loads are obtained. The collected signal is decomposed by wavelet transform, the average energy and standard deviation of each layer of detail signal are input into BP neural network to form wavelet neural network, and the identification of different load test samples is realized. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to calculate the initial training value of neural network and the adaptive learning rate method is used to improve the training speed. The output result of the algorithm is clear and the input level feature is reasonable. The experimental results show that the accuracy of fault arc identification is over 95%.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：上海市“科技創(chuàng)新行動計劃”2009年度社會發(fā)展領(lǐng)域重點科技資助項目(09231202600)
【分類號】：TM501.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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5 尚秋峰,楊以涵,李士林,尹璐e，

本文編號：2279877