[发明专利]一种故障电弧检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种故障电弧检测方法、装置及存储介质，故障电弧检测方法包括步骤：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，综合多因素检测，从而能够使得故障电弧的检测能够更加准确。

技术领域

本发明涉及故障电弧检测领域，特别涉及一种故障电弧检测方法、装置及存储介质。

背景技术

故障电弧检测作为一种新型的电器火灾和安全检测，能够很好地弥补电流保护装置和剩余电流保护装置的不足，故障电弧检测能够广泛用于家庭、企业事业单位、宾馆、商务楼、娱乐场所等；但是现在的电弧检测往往都是检测电流信号的波形，然而正常电弧与故障电弧的差别很小，这样就会容易引起故障电弧检测的不准确性，导致误报。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种故障电弧检测方法，能够使得故障电弧的检测能够更加准确。

本发明还提出一种应用上述故障电弧检测方法的故障电弧检测装置。

本发明还提出一种应用上述故障电弧检测方法的故障电弧检测存储介质。

根据本发明第一方面实施例的故障电弧检测方法，包括：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。

根据本发明实施例的故障电弧检测方法，至少具有如下有益效果：在故障电弧的检测中，首先采集回路中的电流信号；然后从采集得到的电流信号中提取出时域特征量、频域特征量和能量特征量；接着利用提取的时域特征量、频域特征量和能量特征量作为训练样本对BP神经网络进行训练；最后就可以利用训练后的BP神经网络对故障电弧进行检测处理；本发明实施例的故障电弧检测方法能够综合多方面的因素来对故障电弧的特征进行提取和检测，并且结合神经网络，克服了以往只通过电流波形来对故障电弧进行检测的不足，使得故障电弧的检测能够更加准确，很好地解决了现在的故障电弧检测出现的误差问题。

根据本发明的一些实施例，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。

根据本发明的一些实施例，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。

根据本发明的一些实施例，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。

根据本发明的一些实施例，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,)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。

根据本发明的一些实施例，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：