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电压信号多特征融合检测串联故障电弧

Multi—feature fusion of voltage signal to detect series arc fault

作     者:付兴武 吴京隆 甄文昊 FU Xing-wu;WU Jing-long;ZHEN Wen-hao

作者机构:辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105 辽宁红葫芦高新技术有限公司葫芦岛125105 

出 版 物:《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)

年 卷 期:2024年第46卷第2期

页      面:87-92页

学科分类:080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基  金:国家自然科学基金(51674136) 辽宁工程技术大学生产技术问题创新研究基金(20160019T) 

主  题:串联故障电弧 电压信号 波形相似度 神经网络 多特征融合 

摘      要:串联故障电弧具有产生的随机性以及发生时电路电流减小等特点,传统保护装置难以识别。当前对串联故障电弧的检测大多对电流信号进行分析,但其容易受负载影响,识别时容易误判。因此,提出一种基于电压信号多特征识别电弧故障的方法,对实验采集的电压数据进行深入分析,利用余弦相似度、Pearson相关系数和Hausdorff距离对采集到的电源端电压和负载端电压波形相似度进行分析,并通过两电压差计算出线路电压,利用时域分析提取特征。对不同采集频率进行实验分析,选取最优采集频率。最后,通过学习向量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络对上述多特征融合进行检测。不同类型的负载试验表明,该方法对故障识别准确率可达96%以上。

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