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  • 頭條航空線路串聯故障電弧識別的新方法,保障航空電氣安全
    2020-12-16 作者:崔芮華 王洋 等  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室(河北工業大學)、河北省電磁場與電器可靠性重點實驗室的研究人員崔芮華、王洋、王傳宇、李英男、李鋒鋒,在2019年《電工技術學報》增刊1上撰文指出(論文標題為“基于多信息融合的航空線路串聯故障電弧識別方法”),航空電氣線路工作環境復雜,故障電弧判別可靠性要求較高,而單特征的識別方法診斷效果相對較差。 針對這一問題,提出運用多特征信息融合算法對航空低壓配電線路故障電弧檢測的方案。采用脈寬百分比、變異系數、間諧波均值和小波奇異熵四個特征量對線路電流時域、頻域和時頻域特征進行提取;依據突變理論建立故障電弧評價模型,對多特征量信息融合求出故障電弧評價指標;根據評價指標,對線路中是否出現故障電弧進行判斷。 結果表明,正常情況和故障電弧下的評價指標區分明顯,易于設定閾值,且該方法適用于多種負載類型和電流等級。

    近幾年,隨著電氣技術在航空領域的進一步發展,飛機配電系統的容量不斷增加,隨之而來的是電纜數量上的增加以及結構上的復雜化。相關報告表明,許多空難事故和飛行器故障都直接或間接與電氣系統的供電線路表面產生的持續電弧有關。航空電氣安全問題變得更為嚴峻,研究航空交流故障電弧檢測技術對于保證配電線路的安全性和可靠性具有重要意義。

    串聯故障電弧特征具有較強的隱蔽性,易被負載電流湮沒,再加上電氣負載種類繁多以及故障電弧的產生具有很強的隨機性,使得故障的準確判別存在較大困難。

    串聯故障電弧診斷研究主要分為三類:基于電弧數學模型診斷故障電弧,目前主要停留在仿真分析階段;依據電弧的物理特性檢測故障電弧;根據線路電壓和電流信號的波形特征識別電弧。

    有學者運用了神經網絡的智能算法,識別率高,但需大量數據進行訓練,算法較為復雜。有學者基于電弧電流波形畸變性,通過小波變換的細節系數檢測電弧電流的畸變點,進而檢測出故障電弧。

    然而在某些非線性負載正常工作時也存在相似的畸變點,如何有效區分成為一個問題。發生在航空交流系統中的故障電弧復雜度更高,通過融合多維特征量,尋找一種魯棒性較高的識別方法是航空故障電弧檢測技術發展的必然趨勢。

    突變理論用數學算法描述系統狀態的飛躍,給出系統處于穩定態的參數區域,參數變化時,系統狀態也隨之變化,當參數通過某些特定位置時,狀態就會發生突變,從而定量描述形態的一種形式到另一種形式的突變。線路由正常運行到電弧產生是一個突變的非連續過程,而突變理論便是一種研究各種臨界點附近非連續狀態特征的模型。

    因此,本文將突變理論應用到故障電弧檢測研究中,通過脈寬百分比、變異系數、間諧波均值以及小波奇異熵四個特征量對電流時域、頻域和時頻域突變信息進行提取,建立基于突變理論的故障電弧評價模型。通過運算和分析,最后得出了典型負載在正常和電弧兩種情況下的故障電弧評價指標值。依據評價指標值對線路電流進行評價,判斷是否存在故障電弧。

    學術簡報|航空線路串聯故障電弧識別的新方法,保障航空電氣安全

    圖1 故障電弧試驗原理

    總結

    本文針對單一特征識別方法診斷效果較差的問題,提出采用脈寬百分比、變異系數、間諧波均值和小波奇異熵提取故障原始特征;依據突變理論構建故障電弧識別模型,對多特征量信息融合求得故障電弧評價指標進而判斷的方法。

    結果表明:故障電弧識別模型所得評價指標區分度明顯,易于設定統一閾值,且不受負載類型電流大小的影響。該方法在檢測故障電弧時將特征量各自擁有的優勢結合起來,克服了現有故障電弧檢測方法魯棒性差的缺陷,將會是一種有理想應用前景的航空線路串聯故障電弧識別方法。

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