基于单片机中人工神经网的故障电弧识别研究

提出了一种基于单片机中人工神经网络的低压串联交流故障电弧识别方法,搭建了交流串联故障电弧实验平台,设计了基于STM32F407ZGT6单片机与AD7606芯片的信号采集板,建立了TensorFlow下的人工神经网络模型。通过采集正常工作和发生故障电弧的电流奇次谐波数据,对人工神经网络模型进行训练,将训练后的人工神经网络导入单片机STM32F407ZGT6中,用于对故障电弧进行识别。实验结果表明该方法可准确识别交流串联故障电弧。