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电动汽车串联型电弧故障检测方法
引用本文:刘艳丽,王 浩,张 帆. 电动汽车串联型电弧故障检测方法[J]. 电子测量与仪器学报, 2023, 37(6): 222-231
作者姓名:刘艳丽  王 浩  张 帆
作者单位:1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
基金项目:国家自然科学基金(52104160)、2022 年度葫芦岛市科技指导计划重点研发项目(2022JH2 / 07b)资助
摘    要:电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。

关 键 词:电动汽车  轻量化卷积神经网络  改进Mobilenet  电弧故障检测  电弧故障选线

Series arc fault detection method in electric vehicle
Liu Yanli,Wang Hao,Zhang Fan. Series arc fault detection method in electric vehicle[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2023, 37(6): 222-231
Authors:Liu Yanli  Wang Hao  Zhang Fan
Affiliation:1.Faculty of Electrical and Control Engineering, Liaoning Technical University
Abstract:
Keywords:electric vehicle   lightweight convolutional neural networks   improved Mobilenet   detection of arc fault   selection of the arcfault line
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