|本期目录/Table of Contents|

[1]李奎,陈照,张洋子,等. 基于聚类分析和电磁辐射信号的电弧故障识别[J].电机与控制学报,2018,22(05):94-101.[doi:10.15938/j.emc.2018.05.012]
 LI Kui,CHEN Zhao,ZHANG Yang-zi,et al. Arc fault detection based on cluster analysis andelectromagnetic radiation[J].,2018,22(05):94-101.[doi:10.15938/j.emc.2018.05.012]
点击复制

 基于聚类分析和电磁辐射信号的电弧故障识别(PDF)
分享到:

《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
22
期数:
2018年05
页码:
94-101
栏目:
出版日期:
2018-05-15

文章信息/Info

Title:
 Arc fault detection based on cluster analysis andelectromagnetic radiation
作者:
 李奎1 陈照1 张洋子2 王尧1 牛峰1 戴逸华1
 (1. 河北工业大学 电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室,天津 300130;2. 国网浙江台州市黄岩区供电公司,浙江 台州 318020)
Author(s):
 LI Kui1 CHEN Zhao1 ZHANG Yang-zi2 WANG Yao1 NIU Feng1 DAI Yi-hua1
  (1. Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability,HebeiUniversity of Technology,Tianjin 300130,China; 2. State Grid Electric Power Company of Taizhou HuangyanDistrict,Taizhou 318020,China)
关键词:
故障电弧 电磁辐射信号 聚类分析 非线性负载
Keywords:
arc fault electromagnetic signals cluster analysis non-linear loads
分类号:
TM501.2
DOI:
10.15938/j.emc.2018.05.012
文献标志码:
A
摘要:
 当前非线性负载日益增多,基于故障电弧电流特征的故障检测存在信息源单一的不足,容易出现故障误判别。针对该问题,提出了一种基于聚类分析和电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法。该方法在分析电弧电磁辐射理论的基础上,分析不同负载条件下的电弧电磁辐射信号,首先对信号进行低通滤波降噪,提取降噪后故障电弧时域信号的模极大值作为特征值,最后利用模糊 c- 均值聚类方法进行电弧故障识别。试验结果表明该方法能够有效提高故障电弧的识别准确率。
Abstract:
 Nowadays the current non-linear loads in the power system increase,and the main drawback offault arc detection method based on arc current characteristics is that there is only one information source,which leads to misjudgment. A method of series arc fault diagnosis was presented based on the method ofcluster analysis and the electromagnetic signals. On the basis of analying the theory of electromagneticsignal of arc,the signal was filtered to reduce noise,then combined with the research on electromagneticbehaviors of arcing fault,the feature vector of the electromagnetic signals of arc fault was extracted. Thefault is diagnosed by the fuzzy c-means clustering method. The result of test shows that the accuracy of themethod for the identification of series arc fault meets the requirements.

参考文献/References:

-

相似文献/References:

[1]赵景波,唐勇伟,张磊. 基于改进小波变换的故障电弧检测方法的研究[J].电机与控制学报,2016,20(02):90.[doi:10. 15938 / j. emc. 2016. 02. 013]
 ZHAO Jing-bo,TANG Yong-wei,ZHANG Lei. Improved wavelet transform algorithm of anti spectrum aliasing based on adding odd extraction before a node [J].,2016,20(05):90.[doi:10. 15938 / j. emc. 2016. 02. 013]
[2]张丽萍,缪希仁,石敦义.基于EMD 和ELM 的低压电弧故障识别方法的研究[J].电机与控制学报,2016,20(09):54.[doi:10. 15938 / j. emc. 2016. 09. 008]
 ZHANG Li-ping,MIAO Xi-ren,SHI Dun-yi.Research on low voltage arc fault recognition method based on EMD and ELM[J].,2016,20(05):54.[doi:10. 15938 / j. emc. 2016. 09. 008]

备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期: 2016 - 06 - 30
基金项目: 河北省高等学校科学技术研究项目 ( QN2014148) ; 河北省自然科学基金 ( E2015202143) ; 河北省硕士研究生创新资助项目( 201545) ; 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划( LJRC003)
作者简介: 李 奎( 1965—) ,男,博士,教授,博士生导师,研究方向为故障电弧检测、电器智能化理论与技术、电器可靠性理论与试验技术;
陈 照( 1990—) ,女,硕士,研究方向为故障电弧检测
;张洋子( 1992—) ,男,工程师,研究方向为故障电弧检测;
王 尧( 1981—) ,男,讲师,研究方向为故障电弧检测;
牛 峰( 1986—) ,男,讲师,研究方向为电器智能化及其通讯技术;
戴逸华( 1990—) ,男,硕士研究生,研究方向为电器智能化及其通讯技术
更新日期/Last Update: 2018-07-02