一種多信息融合故障電弧檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種多信息融合故障電弧檢測(cè)方法及裝置，通過(guò)搭建的電弧故障模擬 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，借助MATLAB軟件平臺(tái)詳細(xì)分析了不同負(fù)載下的電流波形特 征，利用小波變換Mallat算法快速分解故障電弧電流波形，提取第一層小波變換高頻系數(shù) 作為三大判據(jù)之一，最后通過(guò)HyperbalCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多種特征判據(jù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)居住、辦公以及公共環(huán)境的安全性要求越來(lái)越高，而頻頻 發(fā)生的電氣火災(zāi)事故給人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)了極大的安全隱患。由于電路短路、線 路老化、接觸不良、電器產(chǎn)品故障等原因產(chǎn)生的故障電弧而引發(fā)的電氣火災(zāi)事故在電氣火 災(zāi)事故中占有很大的比例。在建筑物低壓配電系統(tǒng)中，一方面，由于阻抗的限制，當(dāng)故障電 弧發(fā)生時(shí)，產(chǎn)生的故障電流小，不足以使過(guò)流保護(hù)裝置動(dòng)作，故障電弧持續(xù)發(fā)生，頻繁的打 火和拉弧，可直接引燃電氣線路或設(shè)備鄰近的可燃物，是特別危險(xiǎn)的引火源，其起火危險(xiǎn)性 遠(yuǎn)大于金屬性短路；另一方面，電路中存在于故障電弧波形特征相似的負(fù)載，這使得故障電 弧的檢測(cè)誤判率$父尚。
[0003] 傳統(tǒng)的基于弧光、弧聲、溫度的故障電弧檢測(cè)方法中故障電弧在線路中發(fā)生的位 置具有隨機(jī)性，這一特點(diǎn)的限制使得基于以上物理現(xiàn)象的檢測(cè)方法不適合配電線路中故障 電弧的檢測(cè)。現(xiàn)有的故障電弧的檢測(cè)可以通過(guò)故障電弧的電流波形特征對(duì)故障電弧進(jìn)行辨 識(shí)，且單一的電流特征判據(jù)來(lái)判斷故障電弧不夠準(zhǔn)確，一般僅能夠區(qū)分電流故障狀態(tài)和額 定運(yùn)行狀態(tài)。實(shí)際上，開(kāi)關(guān)閉合和某些電器啟動(dòng)時(shí)的電流波形也存在故障電弧發(fā)生時(shí)的部 分特征，以上方法難以對(duì)故障電弧做出快速而準(zhǔn)確的判斷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 有鑒于此，本發(fā)明公開(kāi)了一種多信息融合故障電弧檢測(cè)方法及裝置，用于改進(jìn)現(xiàn) 有技術(shù)中采用電流特征判據(jù)來(lái)辨識(shí)故障電弧的方式，是對(duì)其的繼承和發(fā)展。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明一方面，提供了一種多信息融合故障電弧檢測(cè)方法，包括：
[0006] 利用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集故障電弧樣本數(shù)據(jù)；
[0007] 對(duì)所采集的電弧故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，獲得每個(gè)電弧故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的 特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)具體包括電流各周期采樣點(diǎn)均值、電流波形斜率和小波變換高頻 系數(shù)三個(gè)特征向量；
[0008] 利用所述電弧故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征向量，建立并訓(xùn)練得到超閉球CMAC神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)；
[0009] 利用所得到的超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)電弧故障。
[0010] 根據(jù)本發(fā)明另一方面，提供了一種多信息融合故障電弧檢測(cè)裝置，包括：
[0011] 樣本數(shù)據(jù)獲取模塊，利用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集故障電弧樣本數(shù)據(jù)；
[0012] 特征向量獲取模塊，對(duì)所采集的電弧故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，獲得每個(gè)電弧 故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)具體包括電流各周期采樣點(diǎn)均值、電流波形 斜率和小波變換高頻系數(shù)三個(gè)特征向量；
[0013] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊，利用所述電弧故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征向量，建立并訓(xùn)練得 到超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0014] 電弧故障檢測(cè)模塊，利用所得到的超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)電弧故障。
[0015] 本發(fā)明通過(guò)故障電弧模擬實(shí)驗(yàn)裝置采集大量的故障電弧試驗(yàn)數(shù)據(jù)，借助MATLAB 軟件平臺(tái)分析大量數(shù)據(jù)得出能有效辨識(shí)故障電弧的三種判據(jù)，這三種特征判據(jù)分別是電流 各周期采樣點(diǎn)均值、電流波形斜率和小波變換高頻系數(shù)。對(duì)三種判據(jù)結(jié)果作相應(yīng)的處理后 融合，可以起到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的效果。采用超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)達(dá)到綜合分析故障電弧特 征，準(zhǔn)確區(qū)分干擾負(fù)載，提高判斷電弧故障準(zhǔn)確度的目的。
【附圖說(shuō)明】
[0016] 圖1是本發(fā)明中故障電弧檢測(cè)方法的流程示意圖；
[0017] 圖2是本發(fā)明中故障電弧模擬試驗(yàn)平臺(tái)的系統(tǒng)框圖；
[0018] 圖3是本發(fā)明中電弧發(fā)生裝置的實(shí)物示意圖；
[0019] 圖4是三種典型負(fù)載情況下第一層小波變換高頻系數(shù)示意圖：圖4 (a)電熱壺正常 工作時(shí)電流波形分析，圖4(b)阻性負(fù)載啟動(dòng)時(shí)電流波形分析，圖4(c)計(jì)算機(jī)正常工作時(shí)電 流波形分析；
[0020] 圖5是本發(fā)明中超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021] 圖6是本發(fā)明中超閉球CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022] 圖7 (a)~（c)是本發(fā)明中HCMAC模型學(xué)習(xí)結(jié)果；
[0023] 圖8是本發(fā)明中HCMAC輸出與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)比較示意圖；
[0024] 圖9是本發(fā)明中HCMAC學(xué)習(xí)誤差不意圖；
[0025] 圖10是本發(fā)明中HCMAC泛化能力和HCMAC輸出比較示意圖；
[0026] 圖11是本發(fā)明中HCMAC泛化誤差示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照 附圖，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0028] 本發(fā)明公開(kāi)了一種多信息融合故障電弧檢測(cè)方法，如圖1所示，該方法包括：
[0029] 步驟1 :搭建試驗(yàn)平臺(tái)，并利用所搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集故障電弧樣本數(shù)據(jù)；
[0030] 本發(fā)明參照UL1699標(biāo)準(zhǔn)搭建了電弧故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。圖1是實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)框圖，整 個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括：實(shí)驗(yàn)電源、開(kāi)關(guān)、電弧發(fā)生器、負(fù)載插座、互感器和數(shù)據(jù)采集裝置。電弧發(fā) 生器是故障電弧模擬試驗(yàn)平臺(tái)最重要的部分，本發(fā)明中的電弧發(fā)生器依照UL1699標(biāo)準(zhǔn)自 制。實(shí)物如圖2所示，電弧發(fā)生器由固定部分和旋轉(zhuǎn)部分組成：固定部分是兩個(gè)長(zhǎng)約15CM， 寬約1CM的彈性導(dǎo)電金屬片，金屬片一端固定，并有接線柱，另一端同時(shí)與旋轉(zhuǎn)部件上固定 的導(dǎo)電體接觸；旋轉(zhuǎn)部分由一個(gè)調(diào)壓調(diào)速直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)一個(gè)絕緣圓盤(pán)，圓盤(pán)上等間距的固 定著若干導(dǎo)電柱。
[0031] 進(jìn)行電弧故障實(shí)驗(yàn)時(shí)，接通直流電動(dòng)機(jī)電源，旋轉(zhuǎn)圓盤(pán)上的導(dǎo)電柱依次與固定部 件上的金屬片接觸，分離，產(chǎn)生電弧。調(diào)節(jié)直流電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，可調(diào)整電弧的發(fā)生頻率。
[0032] 數(shù)據(jù)采集裝置將電流互感器輸出的電流信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，上傳到PC機(jī)，供分 析研究。為實(shí)現(xiàn)對(duì)故障電弧電流波形的準(zhǔn)確捕捉，本數(shù)據(jù)采集裝置采用24位的高速A/D轉(zhuǎn) 換芯片，轉(zhuǎn)換頻率可達(dá)4kHz，轉(zhuǎn)換結(jié)果通過(guò)串口直接上傳給PC機(jī)。在PC機(jī)上經(jīng)過(guò)編程，能 對(duì)上傳的電流信號(hào)以電流波形的形式實(shí)時(shí)顯示，并同步保存為數(shù)據(jù)文件，以便作進(jìn)一步處 理和分析。
[0033] 步驟2 :對(duì)所采集的電弧故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，獲得每個(gè)電弧故障樣本數(shù) 據(jù)對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)具體包括電流各周期采樣點(diǎn)均值、電流波形斜率和小波 變換高頻系數(shù)三個(gè)特征向量；
[0034] 通過(guò)MATLAB提供的強(qiáng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析功能，包括求解最大最小值、求和、乘積、差 分與積分等，從這些特征著手，分析故障電弧特征，提取出表征故障電弧的特征量。將電流 各周期采樣點(diǎn)均值、電流波形斜率和小波變換高頻系數(shù)三個(gè)特征量作為三個(gè)判據(jù)。
[0035] 判據(jù)一：即電流各周期采樣點(diǎn)均值。一般負(fù)載在正常工作時(shí)，電流波形的正負(fù)半周 都存在對(duì)稱性，各周期電流平均值為零。同時(shí)這種特性也是表征負(fù)載正常工作的重要依據(jù)。 例如，分別從正常負(fù)荷、負(fù)荷改變以及故障電弧的電流波形中各截取10個(gè)完整的周期。電 流采樣頻率為4KHz，則每個(gè)周期為80個(gè)采樣點(diǎn)，每種波形共計(jì)800個(gè)采樣值，計(jì)算每個(gè)周期 電流采樣點(diǎn)的均值。計(jì)算公式如下：
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⑴：
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