[發(fā)明專利]一種基于形態(tài)學(xué)濾波和MMG的串聯(lián)故障電弧檢測方法

在審

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• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111738128A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐通通;陳浩
• 申請（專利權(quán)）人: 山東卓文信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T5/30;G01R31/12
• 代理公司: 濟南金迪知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37219
• 代理人: 顏洪嶺

1.一種基于形態(tài)學(xué)濾波和MMG的串聯(lián)故障電弧檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)數(shù)據(jù)采樣：采集電路中的電流數(shù)據(jù)，采樣頻率設(shè)為工頻的64倍，即電流波形的每個周期內(nèi)取樣64次；

2)計算數(shù)據(jù)的過零點個數(shù)：對步驟1)采樣得到的數(shù)據(jù)，計算過零點個數(shù)；

3)根據(jù)過零點個數(shù)判斷負載網(wǎng)絡(luò)類型：將一個周期內(nèi)的過零點個數(shù)與判斷閾值比較，大于判斷閾值為非線性負載，小于判斷閾值為線性負載；

4)對采樣數(shù)據(jù)進行形態(tài)學(xué)濾波：對步驟1)的采樣數(shù)據(jù)先進行腐蝕膨脹運算，再進行形態(tài)學(xué)開閉運算；

5)MMG求解形態(tài)梯度值：利用多分辨率形態(tài)梯度運算對待分析電流信號波形中的突變特征進行提取，求解形態(tài)梯度值ρ_m；

6)比較形態(tài)梯度值與設(shè)定閾值：設(shè)定線性負載的形態(tài)梯度閾值為T₁，非線性負載的形態(tài)梯度閾值為T₂；計算得采樣數(shù)據(jù)的信號的形態(tài)梯度值ρ_m，若ρ_m大于閾值，則判定為出現(xiàn)了故障電弧。

2.如權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)學(xué)濾波和MMG的串聯(lián)故障電弧檢測方法，其特征在于，步驟3)中，設(shè)置一個周期內(nèi)電流過零點個數(shù)的判斷閾值為5。

3.如權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)學(xué)濾波和MMG的串聯(lián)故障電弧檢測方法，其特征在于，步驟4)中，設(shè)f(x)是采集得到的一維輸入信號，g(x)作為結(jié)構(gòu)元素，C和D分別為f(x)和g(x)的定義域，C＝{1,2,…,M}，D＝{1,2,…,N},其中M和N都為整數(shù)，且M≥N，則結(jié)構(gòu)元素g(x)對目標信號f(x)的膨脹和腐蝕定義為：

(fΘg)(x)＝min{f(x+y)-g(y)}

和Θ分別為膨脹運算符號和腐蝕運算符號，x和y是坐標，x是時間，y是電流的幅值，g(y)是結(jié)構(gòu)元素g(x)對幅值y的運算結(jié)果；

形態(tài)學(xué)開閉運算的定義如下：

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的膨脹和腐蝕運算可以得出開運算和閉運算，將開運算和閉運算結(jié)合起來構(gòu)成一種新的運算形式，即形態(tài)開閉運算和形態(tài)閉開運算，公式如下：

將開閉運算和閉開運算重新構(gòu)造形成一個新的濾波器，新構(gòu)建的濾波器如下，一維輸入信號f(x)，經(jīng)過開閉運算和閉開運算濾波輸出為y(x)：

y(x)＝λ₁O_C(f(x))+λ₂C_O(f(x))

其中，y(x)為濾波后的信號，f(x)包含原始信號和噪聲，λ₁和λ₂為權(quán)系數(shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的基于形態(tài)學(xué)濾波和MMG的串聯(lián)故障電弧檢測方法，其特征在于，步驟5)中，使用基本形態(tài)學(xué)梯度，定義為原始信號f(x)經(jīng)過結(jié)構(gòu)元素g(x)腐蝕和膨脹后的差分，表示為：

為了提取待分析信號波形中的突變特征，設(shè)計一種扁平結(jié)構(gòu)元素，該結(jié)構(gòu)元素具有不同的原點位置且可以變化，如下所示：

g^-＝{g_l,g_l-1,Λ,g₂,g₁}

式中，結(jié)構(gòu)元素g⁺用來提取波形的上升沿，g^-用來提取波形中的下降沿，和g_l分別表示g⁺和g^-的原點位置，結(jié)構(gòu)元素寬度l＝2^1-αl₁，l₁為結(jié)構(gòu)元素在第一層的初始寬度，α為多分辨率形態(tài)梯度運算的分析層數(shù)，由以上分析，多分辨率形態(tài)梯度ρ^α定義為：

對特定的信號f(x)而言，其求解的形態(tài)梯度值