基于聚类分析和电磁辐射信号的电弧故障识别

• 作者: 张洋子 戴逸华 李奎 牛峰 王尧 陈照
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障电弧 电磁辐射信号 聚类分析 非线性负载
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 94-101
• 页数: 8页
• 分类号: TM501
• 字数: 4968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.emc.2018.05.012

摘要

当前非线性负载日益增多,基于故障电弧电流特征的故障检测存在信息源单一的不足,容易出现故障误判别.针对该问题,提出了一种基于聚类分析和电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法.该方法在分析电弧电磁辐射理论的基础上,分析不同负载条件下的电弧电磁辐射信号,首先对信号进行低通滤波降噪,提取降噪后故障电弧时域信号的模极大值作为特征值,最后利用模糊c-均值聚类方法进行电弧故障识别.试验结果表明该方法能够有效提高故障电弧的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王尧	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	35	424	11.0	20.0
2	李奎	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	64	739	16.0	25.0
3	牛峰	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	14	146	6.0	12.0
4	陈照	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	2	21	2.0	2.0
5	张洋子		2	21	2.0	2.0
6	戴逸华	河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室	2	7	2.0	2.0