為了準確的識別低壓配電系統(tǒng)中所產(chǎn)生的串聯(lián)型故障電弧,從而避免由故障電弧造成的損失和危害,通過資料得知當(dāng)電弧故障發(fā)生時,故障電流幅值要比正常工作時小得多,再加上正常和故障時電流信號特征非常相似,故障電流信號往往又摻雜在正常信號中等故障電弧等特性,使得故障電弧的識別非常困難。本文根據(jù)已有的研究成果搭建模擬串聯(lián)型故障電弧發(fā)生裝置,通過調(diào)整RL負載柜在36V,110V,220V時不同功率因數(shù),采集電路中的電流數(shù)據(jù),對采集的數(shù)據(jù)分別使用小波變換結(jié)合樣本熵以及EEMD分解結(jié)合SVD分解得到兩種能代表的不同含義的故障電弧電流特征。將所得特征輸入到聚類分析的分類模型混合高斯模型（GMM）。高斯混合模型作為概率密度函數(shù),能夠精確的量化事物,但因GMM的參數(shù)估計方法期望最大（EM）極易局部收斂以及提高識別率,使用遺傳算法優(yōu)化EM的高斯混合模型（GA-EM-GMM）。將特征數(shù)據(jù)來訓(xùn)練GA-EM-GMM模型,模型根據(jù)其輸入的數(shù)據(jù)特征得到概率分類,把想要識別的數(shù)據(jù)輸入到已建成的模型中按照之前形成的概率進行最大分類,然后得出結(jié)果電流故障與否。本文又提出了一種改進的極限學(xué)習(xí)機（ELM）分類方法。ELM作為最近幾年學(xué)... 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

故障電弧斷路器實物Figure1.2Arc-Fault.Circuit-Interrupte

正常電流波形圖

故障電流波形圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]改進人工蜂群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機[J]. 毛羽,毛力,楊弘,肖煒.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(04)
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[4]欺詐網(wǎng)頁檢測中基于遺傳算法的特征優(yōu)選[J]. 王嘉卿,朱焱,陳同孝,張真誠.  計算機應(yīng)用. 2018(01)
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碩士論文
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[3]基于遺傳—爬山算法的齒輪缺陷識別研究[D]. 李杰.燕山大學(xué) 2017
[4]基于EEMD-SVD的FCM聚類的軸承故障診斷[D]. 康樂.燕山大學(xué) 2016
[5]低壓串聯(lián)型故障電弧診斷方法的研究[D]. 朱森.沈陽工業(yè)大學(xué) 2016
[6]串聯(lián)故障電弧的特征提取和檢測[D]. 王盼盼.溫州大學(xué) 2016
[7]基于高斯混合模型的EM算法及其應(yīng)用研究[D]. 邱藤.電子科技大學(xué) 2015
[8]基于小波變換的電弧故障檢測技術(shù)研究[D]. 陳瑞瑞.杭州電子科技大學(xué) 2013
[9]低壓電弧故障斷路器的研究與實現(xiàn)[D]. 郭云微.杭州電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3283047