导读:本文包含了故障电弧论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:故障电弧电流,同步采样,周期电流变化率,叁相电流平衡度
故障电弧论文文献综述
芦波,李广志[1]（2019）在《基于周期电流比较法的煤电钻供电线路串联故障电弧的检测》一文中研究指出煤矿井下电气火灾和由此引起的瓦斯煤尘爆炸事故时有发生,其原因之一即是故障电弧导电所致。提出一种相邻周期电流比较法的故障电弧诊断方法。该方法根据叁相供电线路产生故障电弧电流时,线电流波形发生畸变,且故障电弧电流相邻周期波形存在较大差异的特点,结合同一采样周期叁相电流平衡度的变化,可以综合判断线路是否产生了故障电弧。试验结果表明:相邻周期电流比较法可以实现对煤矿井下低压叁相线路串联故障电弧的准确检测。(本文来源于《北京工业职业技术学院学报》期刊2019年04期）
李美,郭鹏程[2]（2019）在《密闭腔体内空气故障电弧辐射模型的研究》一文中研究指出本文基于磁流体动力学(MHD)法研究了密闭腔体内空气故障电弧的辐射模型。采用热电偶和光电倍增管相结合的方法测量了故障电弧辐射能量的暂态变化过程。采用净辐射系数(NEC)模型、基于NEC的半经验模型和P1叁种辐射模型计算故障电弧的辐射传递过程,通过将不同模型计算的辐射能量和压力上升与实验测量结果进行比较,研究了不同辐射模型对空气故障电弧压力上升的影响。结果表明,低温区域的重吸收效应严重影响故障电弧的能量传输,对压力上升有着重要的贡献。NEC模型由于忽略了重吸收效应因此严重低估了压力上升,不适于故障电弧计算。与NEC模型相比,P1和0.7 <α<0.83的半经验模型更适合计算故障电弧的压力上升。(本文来源于《西安理工大学学报》期刊2019年03期）
沈航,张峰,张士文,陆凯峰[3]（2019）在《基于K-means分类和BP神经网络的故障电弧辨识方法》一文中研究指出针对随着负载种类增多,BP神经网络的电弧故障辨识成功率不断下降的问题,提出一种基于K-means分类算法和BP神经网络组合的故障电弧辨识方法。通过快速傅里叶变换得到负载电流波形的特征值,再由K-means算法进行负载分类,对分类后的负载波形分别做小波变换得到细节特征值,将小波细节特征值和时域特征值输入至与负载类型对应的BP神经网络进行故障识别。试验结果表明,基于K-means负载分类和BP神经网络的辨识方法故障电弧辨识成功率达到96.41%,有效解决了负载类型增多时BP神经网络难以收敛且成功率降低的问题。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年05期）
孙超,刘森,刘兆杰[4]（2019）在《基于随机森林的电气火灾故障电弧识别方法研究》一文中研究指出故障电弧是造成电气火灾的重要原因。通过电气火灾故障电弧的成因分析,对故障电弧探测技术进行了系统阐述和技术研究,结合故障电弧电流波形的时域和频域特征,提出了一种基于随机森林算法的故障电弧探测技术的设计方法。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年08期）
高洪鑫,郭凤仪,唐爱霞,王智勇,游江龙[5]（2019）在《采用负载端电压预测串联故障电弧》一文中研究指出为研究串联故障电弧的检测方法,针对叁相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验.首先采用小波包对负载端电压进行4层分解,并建立5～16节点系数的极限学习机(Extreme learning machine, ELM)预测模型;然后利用建立的ELM预测模型对10个周波的小波包节点系数进行预测,分别计算每个周波预测残差的平均值并排序,取4个最小值的均值作为故障电弧特征;最后选取正常状态下特征的最大值和故障状态下特征的最小值的均值为故障电弧检测的公共阈值.结果表明:上述方法可有效检测叁相电动机及变频器负载回路中的故障电弧,同时可排除谐波及暂态干扰.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
刘艳丽,郭凤仪,李磊,王智勇,王喜利[6]（2019）在《一种串联型故障电弧数学模型》一文中研究指出串联型故障电弧威胁着供电系统的供电安全。因矿井等供电系统存在易燃易爆物质,不宜现场开展串联型故障电弧实验,无法大量获得故障电弧样本。为了对不宜开展故障电弧现场实验的供电系统进行串联型故障电弧特征分析及故障诊断,该文首先在实验室开展大量串联型故障电弧实验,通过数值分析获得不同实验条件下的Mayr-Schwarz电弧数学模型参数:电弧时间常数系数t_m、常量a、电弧耗散功率常数系数P_s、常量b、电弧电导g;然后再对实验条件与电弧数学模型参数进行灰色关联度分析,建立预测不同电路条件下串联型故障电弧数学模型参数的神经网络黑箱模型;在此基础建立串联型故障电弧的数学模型,并对故障电弧进行仿真分析;最后对比分析实验结果及仿真结果,验证了基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧数学模型的有效性。研究成果对不宜开展现场实验的供电系统开展串联型故障电弧诊断工作具有积极意义。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年14期）
麦智炜,马兴灶,王碧滢[7]（2019）在《线缆式故障电弧断路器行业进展》一文中研究指出美国NEC机构研究表明故障电弧现象是导致供电线路起火和电器设备起火的主要原因。近几年来,国内外多个知名电器厂家的产品在北美地区发生了起火事件,导致巨额赔款和产品召回。为此,美国政府和UL认证机构计划把线缆式故障电弧断路器加入到除湿机整机认证标准中,并逐步推广至其他电器产品上。(本文来源于《日用电器》期刊2019年07期）
余琼芳,黄高路,杨艺[8]（2019）在《绝对值激活深度神经网络的串联故障电弧检测》一文中研究指出串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析了激活函数特性对串联故障电弧检测效果的影响。把实验采集的叁类负载分别在正常和发生串联故障电弧状态下的共7 200组电流数据制作成训练集和测试集,并分别对使用四种激活函数的AlexNet网络进行训练和测试。实验结果显示,ELU激活的网络最高检测正确率为95.5%;而绝对值激活的网络效果最好,其平均检测正确率最高为97.25%,最低为93%,比ReLU激活的AlexNet网络最高88.75%的平均准确率高出最少4.25个百分点;而使用Sigmoid函数的网络不收敛。分析结果表明线性的激活数据特征有助于提高网络的检测准确率。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年S1期）
崔芮华,王洋,王传宇,李英男,李锋锋[9]（2019）在《基于多信息融合的航空线路串联故障电弧识别方法》一文中研究指出航空电气线路工作环境复杂,故障电弧判别可靠性要求较高,而单特征的识别方法诊断效果相对较差。针对这一问题,提出运用多特征信息融合算法对航空低压配电线路故障电弧检测的方案。采用脉宽百分比、变异系数、间谐波均值和小波奇异熵四个特征量对线路电流时域、频域和时频域特征进行提取;依据突变理论建立故障电弧评价模型,对多特征量信息融合求出故障电弧评价指标;根据评价指标,对线路中是否出现故障电弧进行判断。结果表明,正常情况和故障电弧下的评价指标区分明显,易于设定阈值,且该方法适用于多种负载类型和电流等级。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年S1期）
高洪鑫,郭凤仪,唐爱霞,王智勇[10]（2019）在《叁相串联故障电弧检测方法》一文中研究指出为进一步研究煤矿井下供配电系统中串联故障电弧的特性及检测方法,采用叁相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验,提出了一种基于单相电流的叁相串联故障电弧的检测方法.对单相电流进行中值滤波和一阶差分预处理后,提取一阶差分信号的波峰因子、峭度、分段动态时间弯曲距离和路径长度构建故障电弧特征向量,结合改进的网格搜索优化的支持向量机建立故障电弧识别模型,并测试故障电弧检测准确率,结果表明:该方法通过分析单相电流实现叁相电动机及变频器回路中故障电弧的检测,对研制低成本故障电弧断路器具有一定的参考价值.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
故障电弧论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文基于磁流体动力学(MHD)法研究了密闭腔体内空气故障电弧的辐射模型。采用热电偶和光电倍增管相结合的方法测量了故障电弧辐射能量的暂态变化过程。采用净辐射系数(NEC)模型、基于NEC的半经验模型和P1叁种辐射模型计算故障电弧的辐射传递过程,通过将不同模型计算的辐射能量和压力上升与实验测量结果进行比较,研究了不同辐射模型对空气故障电弧压力上升的影响。结果表明,低温区域的重吸收效应严重影响故障电弧的能量传输,对压力上升有着重要的贡献。NEC模型由于忽略了重吸收效应因此严重低估了压力上升,不适于故障电弧计算。与NEC模型相比,P1和0.7 <α<0.83的半经验模型更适合计算故障电弧的压力上升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障电弧论文参考文献
[1].芦波,李广志.基于周期电流比较法的煤电钻供电线路串联故障电弧的检测[J].北京工业职业技术学院学报.2019
[2].李美,郭鹏程.密闭腔体内空气故障电弧辐射模型的研究[J].西安理工大学学报.2019
[3].沈航,张峰,张士文,陆凯峰.基于K-means分类和BP神经网络的故障电弧辨识方法[J].电气自动化.2019
[4].孙超,刘森,刘兆杰.基于随机森林的电气火灾故障电弧识别方法研究[J].通信电源技术.2019
[5].高洪鑫,郭凤仪,唐爱霞,王智勇,游江龙.采用负载端电压预测串联故障电弧[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2019
[6].刘艳丽,郭凤仪,李磊,王智勇,王喜利.一种串联型故障电弧数学模型[J].电工技术学报.2019
[7].麦智炜,马兴灶,王碧滢.线缆式故障电弧断路器行业进展[J].日用电器.2019
[8].余琼芳,黄高路,杨艺.绝对值激活深度神经网络的串联故障电弧检测[J].计算机应用.2019
[9].崔芮华,王洋,王传宇,李英男,李锋锋.基于多信息融合的航空线路串联故障电弧识别方法[J].电工技术学报.2019
[10].高洪鑫,郭凤仪,唐爱霞,王智勇.叁相串联故障电弧检测方法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2019