[发明专利]一种故障电弧检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种故障电弧检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集电流信号；

对采集到的电流信号分别提取时域特征量、频域特征量和能量特征量；

将提取的时域特征量、频域特征量和能量特征量作为样本数据训练BP神经网络；

利用训练所得到的BP神经网络检测故障电弧。

2.根据权利要求1所述的一种故障电弧检测方法，其特征在于：提取时域特征量包括方差计算与峰值因子计算，其中方差s²的计算公式如下：

其中峰值因子C的计算公式如下：

其中，N为采样点数，x_i为每个采样点的电流值，为所有采样点的电流平均值。

3.根据权利要求1所述的一种故障电弧检测方法，其特征在于：提取频域特征量包括离散傅里叶变换求取电流的频谱信息，计算公式如下：

其中，n为谐波次数，x_i为每个采样点的电流值，N为采样点数。

4.根据权利要求1所述的一种故障电弧检测方法，其特征在于：提取能量特征量包括以下步骤：

对采集到的电流信号进行小波包分解；

基于小波包分解提取多尺度空间能量特征的原理把不同分解尺度上的信号能量进行求解。

5.根据权利要求4所述的一种故障电弧检测方法，其特征在于：所述基于小波包分解提取多尺度空间能量特征的原理把不同分解尺度上的信号能量进行求解，包括以下计算公式：

其中，E(j,i)表示在分解层次j上第i个结点的能量值；p_s(n,j,k)是小波包变换系数。

6.根据权利要求1所述的一种故障电弧检测方法，其特征在于：所述将提取的时域特征量、频域特征量和能量特征量作为样本数据训练BP神经网络，具体包括以下步骤：

设置BP神经网络的输入神经元数；

设置所述BP神经网络的初始权值；

对提取的时域特征量、频域特征量和能量特征量进行模式分型；

将经过模式分型后的时域特征量、频域特征量和能量特征量作为样本训练所述BP神经网络，修改所述权值，完成BP神经网络的构建。

7.一种应用权利要求1至6任一所述的故障电弧检测方法的故障电弧检测装置，其特征在于：包括：

采集单元，用于采集电流信号；

分析单元，用于对采集到的电流信号分别提取时域特征量、频域特征量和能量特征量；

处理单元，用于将提取的时域特征量、频域特征量和能量特征量作为样本数据训练BP神经网络；

执行单元，用于利用训练所得到的BP神经网络检测故障电弧。

8.一种故障电弧检测存储介质，其特征在于：所述故障电弧检测存储介质存储有故障电弧检测装置可执行指令，所述故障电弧检测装置可执行指令用于使故障电弧检测装置执行如权利要求1至6任一所述的故障电弧检测方法。