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期刊文章详细信息

基于分形维数和支持向量机的串联电弧故障诊断方法  ( EI收录)  

Series Arc Fault Diagnostic Method Based on Fractal Dimension and Support Vector Machine

  

文献类型:期刊文章

作  者:杨凯[1] 张认成[1] 杨建红[1] 杜建华[1] 陈首虹[1] 涂然[1]

机构地区:[1]华侨大学机电及自动化学院,厦门361021

出  处:《电工技术学报》

基  金:国家自然科学基金(51506059);福建省科技计划重点项目(2013H0028);厦门市科技计划(3502Z20143043);泉州市科技计划(2014Z114)资助项目

年  份:2016

卷  号:31

期  号:2

起止页码:70-77

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20160801962006)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:电弧故障是引起电气火灾的重要原因之一。针对串联电弧故障随机性、多样性和隐蔽性等带来的诊断难题,为提高故障诊断率,设计了一种新的串联电弧故障诊断方法。借助高频电流传感器和高速数据采集系统采集串联电弧故障电流,通过分形维数定量衡量高频电流信号的混沌特性,以便提取串联电弧故障的特征信息,以盒维数和关联维数构造串联电弧故障的特征向量,采用最小二乘支持向量机对电流信号的特征向量进行分类,实现了线路正常与串联电弧故障状态的正确区分。运用所建立的实验平台验证了整个诊断方法的有效性,实验结果表明,串联电弧故障诊断率达到98%以上,所设计的诊断方法具有良好的泛化能力。

关 键 词:串联电弧故障  分形维数 高频信号 盒维数 关联维数 支持向量机

分 类 号:TM501]

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同被引文献:

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