基于机器学习方法的直流电弧故障检测

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1、基于机器学习方法的直流电弧故障检测丁鑫竺红卫殷浩楠王一闻浙江大学电气工程学院摘要：为了解决传统分析方法在肓流供电系统中电弧故障检测的精确度不足及过程繁琐的问题，将直流电弧故障检测归为二分类问题，引入机器学习方法，通过直流电弧实验得到正常状态和电弧状态的数据，从时域屮提取电流均值等4个特征，从频域中提取高频分量标准差等3个特征。利用提取到的特征对支持向量机(SVM)进行训练，利用求解得到的模型对测试数据集进行分类，分类准确率为94.483%0结果证明：所提方法能有效检测直流电弧故障，提高故障检测精度，且步骤精简，

2、易于推广。关键词：直流电弧;故障检测;特征提取;机器学习；支持向量机;作者简介：丁鑫(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向为故障电弧的信号分析、特征提取与模式识别收稿日期:2017-01-21基金：浙江省科技技术应用研究计划资助项目(2015C3115)DCarcfauItdetectionbasedonmachinelearningmethodDINGXinZHUHong-weiYINHao-nanWANGYi—wenSchoolofElectricalEngineering,ZhejiangUnive

3、rsity;Abstract：Inordertosolvetheproblemsthatindirectcurrent(DC)powersupplysystem,accuracyofarcfaultdetectionisinsufficientandtheprocessistediouswiththetraditionalanalysismethod.TheDCarcfaultdetectionisclassifiedintotwoclassificationproblemswhi1ethemachinclea

4、rningmethodisused.ThedataofnormalstateandarcfauItstateareobtainedbyDCarcexperiment.Extractfourfeaturesfromtimedomain,includingtheaveragecurrentandsoon.Atthesametime,extractthreecharacteristicsfromfrequencydomain,suchasstandarddeviationofhighfrequencycomporie

5、nt,etc.Bytrainingsupportvectormachine(SVM)usingtheextractedfeaturesabove,classificationmodelisobtaincd.Theaccuracyofclassificationofthetestdatasetbythemodelis94.483%,theresultprovesthatthismethodcanbeusedtodetectDCarcfaulteffectively,improvedetectionprecisio

6、n,andcanbepopularizedeasilybecauseofsimplesteps.Keyword：directcurrent(DC)arc;faultdetection;featureextraction;machinelearning;supportvectormachine(SVM);Received：2017-01-210引言直流电源广泛应用于航天器的供电系统山、汽车的电气系统宜，这些电力电子系统也是发生直流电弧故障的重灾区R1，如果不能及时检测并排除故障，直流电弧将危害电源系统和控制系统，

7、严重时还会引发火灾。不同于交流电弧的周期性，直流电弧的随机性和不稳定性使故障检测变得困难。目前常用的分析技术有时频分析111、小波包分析固、神经网络回、马氏距离£11、共振电路宜等。本文从统计学角度对故障电弧的特征进行提取，并明确了各特征量所表征的含义，给岀计算公式，采用机器学习的分类方法进行故障检测，针对特定的电路环境有较高的精确度和稳定性，并且易于推广。根据负载连接方式的不同，电弧故障可以分为两类：串联和并联。串联电弧较为普遍，也更难检测。本文以串联电弧为主要研究对彖，进行串联电弧实验获取数据，以及时、频域

8、分析提取特征，利用训练数据集求解模型，对测试数据集进行分类预测，验证理论模型的有效性。1电弧实验1.1实验系统实验平台由2个子系统组成：电弧发生系统，主要包括电弧发生装置、负载和开关等;数据采集装置，主要用来采集电路正常状态和电弧状态的数据。实验在普通室内环境中进行，图1为系统电路。市电220V/50Hz进入电路，通过AC-DC转换为直流电，电弧发生装置、负载和数据采集装置串联在电路中