[发明专利]一种基于小波变换+CNN的直流电弧故障检测方法

说明书

本发明公开了一种基于小波变换+CNN的直流电弧故障检测方法，属于电弧故障检测领域。包括以下步骤：(1)采集被检测线路的电弧电流信号，进行高通滤波，滤除原始采集信号中的直流及低频噪声信号；(2)运用小波变换计算被检测线路电弧电流信号的小波系数；(3)将归一化处理后的被检测线路电弧电流信号的小波系数输入训练好的CNN，CNN的输出结果即为故障判别结果。本方法的优点是适用于任何直流电弧故障的检测环境，具有检测准确率高、普适性好等优点，可以用于直流电弧故障的检测。

技术领域

本发明属于电弧故障检测领域，具体涉及一种基于小波变换+CNN的直流电弧故障检测方法。

背景技术

在直流电能输配网中，由于导线与导线之间接触不良或者导线的绝缘老化等问题会导致直流电弧故障发生，电弧故障存在的时间越长，越容易点燃周边物体，引发火灾，为了能够及时发现电弧故障，有机构发明了一些直流电弧故障检测方法，能够较为准确的检测出大部分电弧故障，但是，其中一部分检测方法的参数是通过人类经验设定的，这些参数不能够准确涵盖各种环境的影响因素，导致了方法的检测准确率会因为环境的变化而变化，也有一部分检测方法使用了BP神经网络，BP神经网络容易陷入局部极小值，而导致输出错误的电弧故障判断结果。

发明内容

为了克服现有的直流电弧检测方法的普适性差和检测准确率低的不足，本发明提出了一种直流电弧故障检测方法，一种适用于任何检测环境的电弧检测方法，具有高的检测准确率，高普适性，适用于直流电弧故障检测器。

本发明的技术方案为：一种基于小波变换+CNN的直流电弧故障检测方法，包括以下步骤：

(1)构建CNN结构，即设计池化层、卷积层的层数，以及各层次序；

(2)设计CNN各层的数据处理方法，包括各池化层的池化方法和滤波器大小、各卷积层的滤波器大小、各卷积层和单层感知机的激活函数、各卷积层和单层感知机每个神经元的偏置初始值、各卷积层和单层感知机每个神经元的权重初始值，选择CNN的误差反向传播算法；

(3)确定电弧电流信号的采样频率f_s，获取用于训练CNN的电弧电流信号,所述获取包括从历史数据库中获取，或者用传感器获取；

(4)设计高通滤波器，滤除电弧电流采样信号中的直流分量及低频噪声信号；

(5)选择尺度因子a和小波基函数(又称母函数)，计算频率分辨率f_a，计算时间分辨率(1/f_s)，对滤波后的电弧电流信号进行小波变换，得到小波系数；

(6)设置出现电弧故障时CNN输出结果为1，正常情况时CNN输出结果为0，将归一化处理后的电弧电流信号的小波变换结果(小波系数)输入CNN，完成CNN的训练，至此完成CNN的构建；

(7)采集被检测线路的电弧电流信号，采样频率为f_s；

(8)用设计好的高通滤波器滤除被检测线路电弧电流信号的直流分量及低频噪声信号；

(9)按求出的时间分辨率和频率分辨率，将被检测线路滤波后的电弧电流信号通过小波变换求出其小波系数；

(10)将步骤(9)获得的小波系数归一化处理后输入CNN，CNN的输出结果即为故障判别结果；

(11)若在同一环境中重复检测电弧故障时，重复步骤(7)(8)(9)(10)即可，若要将此方法运用到新环境中时，按步骤(1)～(10)顺序执行。

其中，用霍尔传感器采集被检测线路的电弧电流信号，电弧电流信号的特征频带为50k～100kHz，采样频率的取值范围为f_s≥200kHz，采样频率选取f_s＝200kHz，采样点数选取n＝2000，将采集回来的电弧电流信号用高通滤波器滤除其直流成分和低频噪声信号。