[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

本發明公開了一種故障電弧檢測方法、裝置及存儲介質，故障電弧檢測方法包括步驟：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，綜合多因素檢測，從而能夠使得故障電弧的檢測能夠更加準確。

技術領域

本發明涉及故障電弧檢測領域，特別涉及一種故障電弧檢測方法、裝置及存儲介質。

背景技術

故障電弧檢測作為一種新型的電器火災和安全檢測，能夠很好地彌補電流保護裝置和剩余電流保護裝置的不足，故障電弧檢測能夠廣泛用于家庭、企業事業單位、賓館、商務樓、娛樂場所等；但是現在的電弧檢測往往都是檢測電流信號的波形，然而正常電弧與故障電弧的差別很小，這樣就會容易引起故障電弧檢測的不準確性，導致誤報。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種故障電弧檢測方法，能夠使得故障電弧的檢測能夠更加準確。

本發明還提出一種應用上述故障電弧檢測方法的故障電弧檢測裝置。

本發明還提出一種應用上述故障電弧檢測方法的故障電弧檢測存儲介質。

根據本發明第一方面實施例的故障電弧檢測方法，包括：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。

根據本發明實施例的故障電弧檢測方法，至少具有如下有益效果：在故障電弧的檢測中，首先采集回路中的電流信號；然后從采集得到的電流信號中提取出時域特征量、頻域特征量和能量特征量；接著利用提取的時域特征量、頻域特征量和能量特征量作為訓練樣本對BP神經網絡進行訓練；最后就可以利用訓練后的BP神經網絡對故障電弧進行檢測處理；本發明實施例的故障電弧檢測方法能夠綜合多方面的因素來對故障電弧的特征進行提取和檢測，并且結合神經網絡，克服了以往只通過電流波形來對故障電弧進行檢測的不足，使得故障電弧的檢測能夠更加準確，很好地解決了現在的故障電弧檢測出現的誤差問題。

根據本發明的一些實施例，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。

根據本發明的一些實施例，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。

根據本發明的一些實施例，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。

根據本發明的一些實施例，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,)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。

根據本發明的一些實施例，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：