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低压故障电弧特征分析与模式识别

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摘要

插图和附表目录

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 文章创新点

1.4 论文结构安排

第二章 电弧基本概念与试验

2.1 电弧基本概念

2.1.1 电弧的定义

2.1.2 电弧的分类

2.1.3 电弧故障保护电器

2.2 交流电弧试验

2.2.1 试验参考标准

2.2.2 电弧产生方式

2.2.3 串联电弧故障试验

2.2.4 并联电弧故障试验

2.2.5 抑制性负载屏蔽试验

2.2.6 误脱扣试验

2.3 电弧试验数据集

2.3.1 负载种类及样本数

2.3.2 试验电流波形

2.4 本章小结

第三章 电弧故障特征提取与选择

3.1 特征工程的整体流程

3.2 时域特征

3.2.1 零休时间

3.2.2 电流变化速率

3.2.3 电流平均值的绝对值

3.2.4 电流周期性

3.3 频域特征

3.3.1 谐波因数

3.3.2 总谐波畸变率

3.3.3 子带能量比

3.3.4 频率质心

3.4 特征分析

3.4.1 时域特征分析

3.4.2 频域特征分析

3.5 特征选择

3.5.1 特征选择概述

3.5.2 信息增益

3.5.3 增益率

3.5.4 Relief

3.5.5 集成特征打分器

3.5.6 特征选择结果

3.6 本章小结

第四章 分类器设计

4.1 电弧故障识别与分类器

4.2 BP神经网络

4.3 代价敏感分类

4.3.1 电弧识别任务中的非均等代价

4.3.2 代价敏感决策

4.3.3 Bagging集成

4.3.4 代价敏感神经网络(CS-BP)

4.4.1 CS-BP的训练要点

4.4.2 CS-BP的测试结果

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

作者简介

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摘要

随着社会用电量的不断增加,电气火灾日益频繁,给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。其中,电弧故障是引发电气火灾的主要原因。发生电弧故障时,仅仅几个安培的电流就能产生局部高温,传统电气保护装置无法对其进行保护。电弧故障保护电器(AFDD)是一种能够识别故障电弧并及时切断电路的电气保护装置,其关键技术是要能够准确识别故障电弧,同时不能产生误动作。本文对电弧特征和分类模型进行研究,主要完成了以下工作:
  参考GB/T31143-2014标准进行电弧试验,包括串联电弧故障试验、并联电弧故障试验、抑制性负载屏蔽试验、误脱扣试验。采集电流数据,形成了电弧试验数据集。
  从时域和频域两方面提取电弧特征。对电弧特征的统计分析结果表明,负载种类和线路状态都会对特征取值造成影响。利用信息增益、增益率、Relief这三种特征选择算法对电弧特征进行综合评价,选择得分排名前14位的特征,作为训练模型时使用的特征集合。
  本文使用分类器对每个工频周期的状态进行判断,如果在一个时间窗内被标记为故障状态的周期数大于设定的阈值,则向AFDD发出动作指令。分类器对测试样本进行预测时,会产生误判和漏判两类错误,其中误判的潜在风险更高。本文引入了代价敏感学习理论,设计了一种基于Bagging和代价敏感决策的代价敏感神经网络。测试结果表明,当代价矩阵取值合理时,代价敏感神经网络具有理想的正确率,且误判数少。
  本文利用特征选择算法对电弧特征进行评价和选择,引入代价敏感学习减少电弧识别中的误判断,对中国的电弧故障检测技术具有参考意义和应用价值。

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