一种基于多特征量的直流电弧故障检测方法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。一种基于多特征量的直流电弧故障检测方法　　摘要：文中提出了一种基于支持向量机SVM分类器的直流电弧故障检测方法与若干可用于直流电弧故障检测的时域、频域特征量，特别是基于希尔伯特-黄变换的时频域特征。将特征值导入SVM分类器进行训练后，SVM分类器可检测出直流电弧故障。在SVM分类器的设计和训练过程中，采用遗传算法参数寻优结合K折交叉验证选取最优参数。实验结果表明，SVM分类器的分类准确率高达98%以上。　　关键词

2、：直流电弧故障检测；希尔伯特-黄变换；支持向量机；SVM分类器　　中图分类号：TP18；U484文献标识码：A文章编号：2095--00-03　　0引言　　直流电弧故障多发于直流供电系统，倘若直流电弧发生故障，会产生比较稳定的持续燃烧环境，若未及时发现并切断火源，则易因电气设备着火而引发火灾。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各

3、学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　目前，针对直流电弧故障的检测大多通过提取发生电弧故障时电流的时域或频域特征，采用阈值法检测电弧故障。文献[1]采用神经网络分析和快速傅里叶变换在频域检测航天器系统的直流电弧故障，文献[2]采用统计方法来研究发生电弧故障时电流在时域的波形变化特征，文献[3，4]则采用时域结合小波变换来进行特征提取。但由于实际电气设备的特性各不相同，直流电弧是否发生故障也具有随机特性，影响因素多样，各特征量的阈值难以界定，因此这些方法大多检测准确率低、误动作高。　　直流电弧故障检测方法本质上是一个“有或无”的二分类问题。本文提出一种基于支持

4、向量机SVM分类器的直流电弧故障检测方法。首先提出了若干可用于直流电弧故障检测的时域、频域特征量，特别提出了基于希尔伯特-黄变换的时频域特征，并设计了具有检测直流电弧故障功能的SVM分类器，采用特征量训练的SVM分类器可根据输入的电流特征量数据判断是否发生直流电弧故障。　　1用于直流电弧故障检测的电流特征　　本文采用时间窗口对电流进行特征提取，每个窗口为，包含1000个电流采样数据。　　时域特征　　本文将以下两个时域特征作为用于直流电弧故障检测的电流时域特征。　　电流波动特性：在一个时间窗口中电流最大值和最小值的差值：　　F=Imax-Imin　　波形因数：在一个时间窗口中电流波形的有效

5、值和绝对均值的比值：为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　频域特征　　本文使用快速傅里叶变换对正常工作时和发生电弧故障时的电流进行频域特性对比，确定可用于直流电弧故障检测的电流频域特征。　　从原始电流采样数据里取出正常工作和发生电弧故障的电流各20ms进行对比分析

6、。因为数据采样频率为5MHz，由采样定理知，只需分析0～MHz内的谐波分量即可。将0～MHz等分为10个频段，依次用F1，F2，…，F10标注，表1所列为每个频段范围的能量值。　　由上表计算知，F1，F2频段内发生电弧故障和正常工作时的能量比分别为，，与其他频段相比较为明显，表明可以将一个时间窗口内电流在F1，F2频段即0～500kHz内的频谱能量值作为用于直流电弧故障检测的特征。　　基于希尔伯特-黄变换的时频域特征　　发生直流电弧故障时的电流是非线性、非稳定的。傅里叶变换作为一种纯频域分析方法，用频率从零到无穷大的复正弦分量进行叠加来拟合原函数f，即用F来分辨f，但此举会导致有限频域的

7、信息无法确定任意小范围内的函数f。特别对于非平稳信号而言，时域的突变会散布在整个频域上，造成诸多不便。由此可知，傅里叶变换对非平稳信号的处理存在不足。而希尔伯特-黄变换为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进