虚拟仪器在低压电弧故障断路器研制中的应用

应用LabVIEW的虚拟仪器平台进行了故障电弧断路器(AFCI)的设计和研制,主要包括数据采集装置和任意信号发生器两个部分。数据采集装置基于USB9203板卡,具有高精度和高采样率;任意信号发生器基于USB9263板卡,发生的信号不受频率和周期性等因素的限制,并能随时从正常工作状态切换至电弧故障状态,更真实地模拟实际故障情况。利用该虚拟仪器平台采集电弧故障信号,经相应的数据处理后由信号发生器发出,并应用于AFCI装置的检测,取得了良好的实验效果。     

虚拟仪器在低压电弧故障断路器研制中的应用

应用LabVIEW的虚拟仪器平台进行了故障电弧断路器(AFCI)的设计和研制,主要包括数据采集装置和任意信号发生器两个部分.数据采集装置基于USB9203板卡,具有高精度和高采样率;任意信号发生器基于USB9263板卡,发生的信号不受频率和周期性等因素的限制,并能随时从正常工作状态切换至电弧故障状态,更真实地模拟实际故障情况.利用该虚拟仪器平台采集电弧故障信号,经相应的数据处理后由信号发生器发出,并应用于AFCI装置的检测,取得了良好的实验效果.     

低压电弧故障防护技术研究与发展趋势

电弧故障断路器作为识别和切断低压故障电弧的有效装置,是低压配电网安全防护系统的重要环节,引起了业界的广泛关注。概述了低压故障电弧的固有特征,并从其基本特征的角度出发,分析了电弧故障断路器的动作特性和保护性能。讨论了电弧建模仿真分析、物理特性检测、时频特性检测和智能计算方法等4类低压电弧故障检测识别技术,阐述了多层级电弧故障保护策略和直流故障电弧检测应用于智能电网的最新进展。结合微电网和智能配电网的技术需求,展望了未来低压电弧故障防护装置智能化、集成化和信息化的发展趋势。     

基于多特征融合神经网络的串联电弧故障识别技术

传统低压保护装置如低压断路器、熔断器等无法有效检测出由于接触不良、绝缘失效等导致的串联电弧故障,因此如何准确检测串联电弧故障成为目前研究的热点问题.为此,采用基于电流波形的检测方法展开深入研究,通过搭建电弧故障平台模拟串联电弧故障,获得了不同负载下正常和电弧故障的数据;然后在此基础上建立了多特征融合的神经网络算法,并利...     

低压串联故障电弧的识别方法

以低压串联故障电弧为研究对象,采集了几种常见用电设备单独及混合运行时的电流波形,采用Matlab软件对电流波形进行离散傅里叶变换（DFT）,提出了基于谐波分量相对变化系数的低压串联故障电弧识别方法。仿真结果表明,设计方法能有效识别故障电弧的发生,为故障电弧断路器的研究提供参考。     

基于直接数字频率合成的电弧发生方法研究*

低压交流故障电弧信号是低压交流故障电弧特性研究的基础,为此提出一种基于直接数字频率合成的故障电弧发生方法,并根据该方法设计并实现了故障电弧产生电路。该方法以Cassie电弧模型为基本模型,通过直接数字频率合成技术产生电弧信号,电弧信号经功率放大电路放大后耦合到负载电路,进而用于研究故障电弧特性。将实际电路输出数据与仿真模型数据进行对比,实验采集到的电弧电流信号与仿真电弧电流信号基本吻合,验证了该故障电弧发生方法的可行性和准确性。该电弧发生方法解决了传统电弧发生仪器操作繁琐、风险大、成本高等问题,方便了对低压交流故障电弧特性的研究,提高了实验效率及可重复性。     

基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别

利用电弧发生装置对若干典型的低压单相用电设备在串联故障电弧回路中的工作电流特征进行模拟实验研究,提出了基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别方法。采用三阶Burg自回归(autoregressive,AR)模型对采集的电流信号建模,提取其AR模型参数,然后采用基于距离测度的欧氏距离平方d 2实现对低压单相负载在正常回路和串联电弧故障回路电流信号的特征识别和故障辨识。该方法不仅适用于线性负载回路,而且适用于非线性负载回路的串联电弧故障识别。自回归参数模型法有效解决了低压系统串联电弧故障回路与非线性负载回路的电流信号识别问题,论文也同时提出了使用该方法时的参考矢量建议值。     

低压电弧故障的研究与分析

阐述了低压电弧故障检测的研究背景意义、内容成果及发展。介绍了电弧、电弧故障及电弧故障断路器的概念。分析了低压电弧故障的产生、分类及一般特征。分别讨论了系统电压、系统电流、PVC绝缘电缆以及绝缘温度等级对电弧故障产生火灾的影响。     

新型弧光保护装置的设计

随着配电电网的发展,成套开关柜大量应用在中低压系统中。由于设备自身原因、运行环境等各种因素影响中低压母线弧光短路故障频发,对电网的供电可靠性以及操作人员的人身安全造成了极大的威胁。本文在分析中低压领域内部弧光故障产生机理的基础上设计了一种新型弧光保护系统,其组成包括超声检测模块、过电流检测模块、电弧光检测模块、逻辑处理模块及快速接地单元等。该装置不但能够实现在电弧故障发生之前发出警报信号提醒运行维护人员前来检修,还能够能在极短的时间(5ms)内将电弧故障转换为金属性短路从而熄灭故障电弧,最终再由上游断路器清除故障电流,极大地提高了中低压开关设备的可靠性。     

基于高频重构信号与Bayes-XGBoost的低压电弧故障辨识方法研究

针对低压配电系统中单个用电负载支路串联电弧故障辨识困难的问题,提出一种基于高频重构信号和Bayes-XGBoost的低压电弧辨识方法。首先,搭建多支路、多负载类型的低压电弧故障真型实验平台,并采集相关数据。其次,基于故障前后主线路电流高频信号变化规律,提出信号微弱变化叠加法重构故障有效信号。最后,建立适用于单个负载支路电弧故障辨识的XGBoost模型,并采用Bayes算法对模型多个超参数进行优化。实验结果表明,所提方法在多种工况下对单个负载支路电弧故障具有较高的辨识准确率。与6种主流故障分析方法对比,所提方法在精度、训练速度和泛化能力等方面展现出了显著的优越性,有利于实现低压配电系统单个负载支路电弧故障的可靠辨识。     

基于BP神经网络与电流特征提取组合的故障电弧辨识方法

低压交流串联电弧故障是目前研究的热点,非典型负载的特殊性更增加了电弧故障辨识的难度。针对常用负载的低压交流串联故障电弧,以及点接触电弧试验的并联交流故障电弧和调光灯调光状态等非典型负载情况,提出一种基于BP神经网络与电流特征提取组合的故障电弧辨识方法,采用基于小波变换细节分量的BP神经网络辨识串联电弧故障。对于非典型负载情况,在BP神经网络辨识的基础上,通过引入负载电流时域信号的半周期积分变化量,辅助解决调光灯调光状态易产生的误动作;结合负载电流时域信号的变化率与"平肩部"特性,辨识点接触引起的并联电弧故障。实测结果表明,所提出的辨识方法在常用负载的串联电弧故障与非典型负载波形测试中均辨识准确。     

串联故障电弧电流时频域特性的仿真与实验研究

为了分析和研究低压交流串联故障电弧电流的特性，文中首先搭建了故障电弧模拟实验平台，广泛研究不同负载情况下的电弧电流波形。然后，基于Mayr电弧模型，选取适当参数对故障电弧进行仿真分析。在此基础上，对比分析电弧电流信号仿真结果和实验结果的时频域特性，验证了仿真模型的正确性和可行性。频域特性的分析结合傅里叶变换和小波变换进行，还利用带通滤波器检测了小波分析的准确性。最后，总结出故障电弧电流信号的时频域特点，以此提出了一种低压交流串联故障电弧的检测方法，并对其进行了仿真验证。研究成果对低压供配电系统中串联故障电弧的检测工作具有积极意义。     

低压电弧故障断路器——一种新型低压保护电器

提出一种新型的低压保护电器--电弧故障断路器,用于防止故障电弧引起失火.介绍了其工作原理和应用场合及该断路器的发展动向.指出该断路器优点在于,与过电流保护装置相比,检测范围更大;与剩余电流保护装置相比,无需接地.     

基于分形理论的低压断路器三相合闸同期性振动信号特征分析

在综述现有断路器机械故障振动信号研究方法的基础上,提出了一种经验模态分解(EMD)和分形理论相结合的方法用于提取低压断路器振动信号的特征量,并以典型的三相合闸不同期性低压断路器故障为对象,研究了EMD结合分形维数的故障振动信号特征分析,且给出以分形维数均方根作为故障特征量的实验仿真数据结果。首先,利用EMD方法对低压断路器的振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF);其次,对振动信号以及各IMF分量求分形维数及其均方根,作为低压断路器振动信号的特征量。通过对低压断路器三相合闸不同期性模拟故障振动信号处理,对比其不同状态下的分形维数及其均方根的变化规律,表明该方法不仅可作为低压断路器三相同期性故障诊断的判据,且可应用于断路器其他各类机械故障的振动信号特征的提取分析。     

一种新型电弧故障断路器的研究

介绍了电弧在低压电路中产生的原因,使用电弧发生器复现了串联电路电弧发生时的情况,实测出电弧电流波形,从时域和频域两方面分析了电弧波形的特性。结合现有电弧故障断路器的检测原理,提出了一种基于频域算法的电弧检测新理念,并简述了该新型电弧故障断路器的检测原理。最后,阐述了电弧故障断路器的未来发展趋势。     

低压断路器中电弧运动形态的观察

低压断路器开断中电弧的运动影响断路器的开断性能。通过对电弧运动的观察有助于更好地理解电弧的原理及对断路器进行改进。本文介绍利用高速摄像机对低压断路器开断中的电弧进行观察,并拍摄到低压断路器背后转移中的电弧运动图像。     

基于小波变换的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压用户端中串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障特性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,本文提出一种基于小波变换的串联电弧故障诊断方法。该方法首先采用极大极小原理对信号进行降噪处理,并结合小波变换模极大值对信号进行多分辨分析;将三阶Daubechies小波基函数提取出的各频段细节信号模极大值作为网络输入的特征向量,利用基于阻尼最小二乘法改进的多层前馈(Back Propagation,BP)神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系进行故障诊断分类。测试结果表明,该方法可有效实现交流系统中串联电弧故障的诊断分类。     

电弧故障识别及保护的新技术

介绍了电弧故障的产生机理和特征,及国外有关电弧故障检测和判别方法.分析了近年来电弧故障保护产品的概况,包括电弧故障断路器的组成原理,电弧故障信号的检测方法和要求,电弧故障识别和判定方法及国外最新专利技术.     

基于多特征融合的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压端串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障的奇异性、能量特性及不确定性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,提出一种基于多特征融合的串联电弧故障诊断方法。该方法根据信号不同特性,结合小波变换理论对经降噪预处理后的采样信号进行主成分分析,提取各频段特性对信号的贡献率,并以信号3种特性中最大贡献率所在频段的空间位置关系作为特征向量构成1?3阶信号特性分布矩阵;将此矩阵作为网络的输入向量,利用改进多层前馈神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系。测试结果表明,该方法可减小电弧燃烧对诊断结果的影响,实现对串联电弧故障的诊断分类。     

基于EMD和ELM的低压电弧故障识别方法的研究

针对低压配电线路负载端电弧故障电压具有较强的信号奇异性波形特征,利用低压串联电弧故障实验平台,采集若干典型的低压配电线路负载端故障电弧电压信号进行分析。采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)有效地提取反映电弧故障信号局部特性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,经分析IMF分量的方差贡献率确定前5阶IMF用于表征各类负载电弧故障主要特征信息,提取前5阶IMF分量能量比为特征向量作为极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输入向量,建立不同负载电弧故障识别模型。实验与仿真结果表明,基于EMD分解和ELM相结合的故障电弧诊断方法,在有效提取不同负载电弧故障特征的基础上,实现了不同负载电弧故障的识别。