直流弓网电弧的识别方法研究

为了减少直流弓网电弧对直流弓网系统的损害,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与三阶谱估计的直流弓网电弧识别方法。在不同条件下开展了多组直流弓网电弧的模拟实验,对实验所采集到的回路电流数据,进行VMD分解与重构,对分解重构后的信号,进行三阶谱估计。以信息维数对得到的三阶谱图的等高线图进行表征,同时联合三阶谱的最大幅值及重构信号的标准差,作为直流弓网电弧的联合识别特征。最后,运用量子聚类算法对联合识别特征进行直流弓网电弧聚类识别。实验结果表明,该方法能有效识别直流弓网故障电弧,识别准确率在95%以上。

井下直流电机车弓网电弧识别方法

为获得煤矿井下电机车运行过程中产生的直流弓网电弧的检测方法,开展了不同工况条件下的直流弓网电弧实验,对电流信号进行了混沌特性分析,通过相空间重构获得电弧电流混沌特性序列,使用流形学习降维实现混沌特性的可视化,利用降维后序列作为直流弓网电弧识别特征,并采用极限学习机对直流弓网电弧进行识别.结果表明:该方法能够有效识别直流电机车弓网电弧.