基于光纤角度传感器的高压隔离开关角度测量技术研究

为了解决目前用于检测高压隔离开关分合闸状态的电子式传感器易受电磁干扰的影响,导致测量数据不准确,且安装到通有高电压的导电臂上存在取电难的问题。为此,根据隔离开关分合闸时其闸刀旋转的特性,提出了一种利用光纤测角度的方案,将闸刀旋转角度反映在直线上的距离进行角度测量,并采用遗传算法(GA)优化BP神经网络模型(GA-BP)对设计的光纤角度传感器存在的非线性问题进行补偿。通过实验仿真得出,通过遗传算法优化过的BP神经网络模型补偿后的光纤角度传感器具有较高的性能,相比于传统BP神经网络而言,其均方误差由0.084 563提高到0.011 828,拟合度由90.68%提高到了97.08%,线性度由8.26%提高到了0.83%。在此基础上,以SBE27.5kV/2000A隔离开关为研究对象搭建实验平台对光纤角度传感器检测的准确度进行可行性实验测试。实验结果表明:进行非线性补偿后的光纤角度传感器精确度从7.585提高到了0.269,表明了该方案具有较高的精确度和较强的可行性。