本文關(guān)鍵詞：基于小波近似熵的串聯(lián)電弧故障識(shí)別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)UL1699標(biāo)準(zhǔn)搭建了串聯(lián)電弧故障發(fā)生裝置,并針對(duì)不同類型負(fù)載進(jìn)行實(shí)驗(yàn),獲得了供電線路正常工作狀態(tài)和發(fā)生電弧故障狀態(tài)時(shí)的電流信號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。應(yīng)用小波變換對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行分解重構(gòu),通過近似熵(Ap En)算法對(duì)分解重構(gòu)后各頻段信號(hào)的不規(guī)則程度進(jìn)行量化,得到電流信號(hào)的特征向量,并將其輸入到支持向量機(jī)(SVM)。通過SVM對(duì)電流信號(hào)特征向量進(jìn)行分類,完成電弧故障的檢測(cè)識(shí)別。結(jié)果表明,通過小波近似熵算法得到的電弧故障特征向量能夠作為診斷識(shí)別電弧故障的有效依據(jù)。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 電弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277090、51674136)
【分類號(hào)】：TM501.2
【正文快照】： 0引言近年來人們的防火意識(shí)顯著提高,電氣火災(zāi)逐漸引起人們的關(guān)注。2010年全國(guó)共接報(bào)火災(zāi)13.17萬(wàn)起,由電氣原因引起的火災(zāi)40 481起,占30.7%,在69起較大火災(zāi)中,有24起為電氣原因引起,占34.8%。在電力線路中,虛連、電纜材料絕緣老化、接線不規(guī)范、器件質(zhì)量不合格等都會(huì)引發(fā)串聯(lián)

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本文編號(hào)：419851