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基于广义基尼指数和脉冲神经网络的航空交流串联电弧故障检测
1
作者
刘晓琳
米哲
荆涛
《国外电子测量技术》
2024年第3期154-161,共8页
航空电缆在振动作用下很容易产生电连接器松动、线束断裂等情况,从而引起交流电弧故障。针对交流串联电弧故障时频域特征不明显而引起的故障检测问题,提出了一种基于广义基尼指数(generalized Gini indices,GGI)和脉冲神经网络(spiking ...
航空电缆在振动作用下很容易产生电连接器松动、线束断裂等情况,从而引起交流电弧故障。针对交流串联电弧故障时频域特征不明显而引起的故障检测问题,提出了一种基于广义基尼指数(generalized Gini indices,GGI)和脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)的电弧故障检测方法。首先,提出用广义基尼指数对试验数据电流波形进行分析;其次判断正常周期和故障周期下的数值差距,然后与时域特征指标裕度、峭度、脉冲因子相比,所提指数对电流波形周期故障判断更准确;最后,将广义基尼指数转变成特征值,代入到积分泄漏发放(leaky integrate-and-fire,LIF)模型进行训练,进一步提高方法的普适性。试验结果表明,该方法能够快速有效地检测航空交流串联电弧故障。
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关键词
串联电弧
广义基尼指数
脉冲神经网络
故障检测
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职称材料
题名
基于广义基尼指数和脉冲神经网络的航空交流串联电弧故障检测
1
作者
刘晓琳
米哲
荆涛
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
出处
《国外电子测量技术》
2024年第3期154-161,共8页
文摘
航空电缆在振动作用下很容易产生电连接器松动、线束断裂等情况,从而引起交流电弧故障。针对交流串联电弧故障时频域特征不明显而引起的故障检测问题,提出了一种基于广义基尼指数(generalized Gini indices,GGI)和脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)的电弧故障检测方法。首先,提出用广义基尼指数对试验数据电流波形进行分析;其次判断正常周期和故障周期下的数值差距,然后与时域特征指标裕度、峭度、脉冲因子相比,所提指数对电流波形周期故障判断更准确;最后,将广义基尼指数转变成特征值,代入到积分泄漏发放(leaky integrate-and-fire,LIF)模型进行训练,进一步提高方法的普适性。试验结果表明,该方法能够快速有效地检测航空交流串联电弧故障。
关键词
串联电弧
广义基尼指数
脉冲神经网络
故障检测
Keywords
series arc
generalized Gini index
spiking neural network
fault detect
分类号
TM501.2 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义基尼指数和脉冲神经网络的航空交流串联电弧故障检测
刘晓琳
米哲
荆涛
《国外电子测量技术》
2024
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