以小波频带能量为特征量的故障电弧弧声识别方法

摘要：

通过故障电弧实验平台获取大量电弧声数据样本,将电弧声信号进行3层小波包分解,以小波包敏感频带能量作为识别特征量,利用模糊C-均值聚类算法对识别特征量进行模糊聚类,得到真假弧声的模糊分类矩阵和聚类中心,通过计算待测数据样本与已知特征弧声聚类中心的贴近度,实现真假弧声的识别,实验结果表明该方法对故障弧声的正确识别率在91％以上,识别效果良好；最后给出了基于早期特征弧声的故障电弧预测预警方案,改变目前故障电弧的事后被动检测,把故障电弧消除在事故发生之前,降低和避免了故障电弧产生时对开关设备造成的损失.

关键词：开关柜、故障电弧、弧声特征、预测预警、模糊识别、模糊聚类

所属期刊栏目：21

分类号：TM773;TP391(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：福建省高新技术研究开发计划重点项目2005H036;福建省科技计划重大项目2012H6013;广西高等学校科研项目201204LX263

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：532-534