[發明專利]一種故障電弧檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010115347.6
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111273101A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 曹文華;楊書偉;劉崢煒;陳華檸;趙平橋
• 申請（專利權）人: 江門市天一達電氣科技有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00;G01R19/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 孫浩

1.一種故障電弧檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集電流信號；

對采集到的電流信號分別提取時域特征量、頻域特征量和能量特征量；

將提取的時域特征量、頻域特征量和能量特征量作為樣本數據訓練BP神經網絡；

利用訓練所得到的BP神經網絡檢測故障電弧。

2.根據權利要求1所述的一種故障電弧檢測方法，其特征在于：提取時域特征量包括方差計算與峰值因子計算，其中方差s²的計算公式如下：

其中峰值因子C的計算公式如下：

其中，N為采樣點數，x_i為每個采樣點的電流值，為所有采樣點的電流平均值。

3.根據權利要求1所述的一種故障電弧檢測方法，其特征在于：提取頻域特征量包括離散傅里葉變換求取電流的頻譜信息，計算公式如下：

其中，n為諧波次數，x_i為每個采樣點的電流值，N為采樣點數。

4.根據權利要求1所述的一種故障電弧檢測方法，其特征在于：提取能量特征量包括以下步驟：

對采集到的電流信號進行小波包分解；

基于小波包分解提取多尺度空間能量特征的原理把不同分解尺度上的信號能量進行求解。

5.根據權利要求4所述的一種故障電弧檢測方法，其特征在于：所述基于小波包分解提取多尺度空間能量特征的原理把不同分解尺度上的信號能量進行求解，包括以下計算公式：

其中，E(j,i)表示在分解層次j上第i個結點的能量值；p_s(n,j,k)是小波包變換系數。

6.根據權利要求1所述的一種故障電弧檢測方法，其特征在于：所述將提取的時域特征量、頻域特征量和能量特征量作為樣本數據訓練BP神經網絡，具體包括以下步驟：

設置BP神經網絡的輸入神經元數；

設置所述BP神經網絡的初始權值；

對提取的時域特征量、頻域特征量和能量特征量進行模式分型；

將經過模式分型后的時域特征量、頻域特征量和能量特征量作為樣本訓練所述BP神經網絡，修改所述權值，完成BP神經網絡的構建。

7.一種應用權利要求1至6任一所述的故障電弧檢測方法的故障電弧檢測裝置，其特征在于：包括：

采集單元，用于采集電流信號；

分析單元，用于對采集到的電流信號分別提取時域特征量、頻域特征量和能量特征量；

處理單元，用于將提取的時域特征量、頻域特征量和能量特征量作為樣本數據訓練BP神經網絡；

執行單元，用于利用訓練所得到的BP神經網絡檢測故障電弧。

8.一種故障電弧檢測存儲介質，其特征在于：所述故障電弧檢測存儲介質存儲有故障電弧檢測裝置可執行指令，所述故障電弧檢測裝置可執行指令用于使故障電弧檢測裝置執行如權利要求1至6任一所述的故障電弧檢測方法。