[发明专利]应用于直流系统的串联电弧多特征检测

权利要求书

1.一种应用于直流系统的直流串联电弧故障测试与诊断系统，其特征在于，包括：电弧故障发生单元(1)、电源与负载单元(2)、故障信息测量单元(3)和多维特征数据处理单元(4)；所述电弧故障发生单元(1)包括待测的直流电弧发生装置，是人为设置的电弧故障或绝缘缺陷引发的电弧现象；所述电源和负载单元(2)包括高压直流电源(201)和负载(202)；所述故障信息测量单元(3)包括电压传感模块(301)、电流传感模块(302)、弧声传感模块(303)和弧光传感模块(304)，或其中的任意一种及其组合形式；所述电弧故障发生单元(1)与电源和负载单元(2)相连接；所述电压传感模块(301)、电流传感模块(302)、弧声传感模块(303)和弧光传感模块(304)的数据输出分别和多维特征数据处理单元输入相连接；

包括以下步骤：步骤S1，故障信息测量单元(3)检测电弧故障的电、光、声三个维度的故障特征，同时获取弧前、弧中、弧后全过程电弧故障的数据，若需要确定故障的严重程度，还需获取不同程度的电弧故障数据；步骤S2，在无需对多维故障特征数据预处理的条件下，多维特征数据处理单元(4)构建分类模型，建立各维度特征在正常状态和电弧故障的阈值和诊断路径；步骤S3，根据分类模型中电压和电流特征数据的阈值和诊断路径来判断直流系统初始状态，若处于正常状态，则根据弧光数据检测发生电弧故障的可能，一旦依据弧光数据发现故障的可能性，则重复步骤S3，若处于故障状态时需要进一步诊断其严重程度，进入步骤S4；步骤S4，依据分类模型中电压、电流、弧声和弧光多维度的阈值和诊断路径来综合判断电弧故障的严重程度，具体步骤为：

首先进行第一电压特征判断，根据第一电压特征判断结果，获得终端节点正常结论或者进行第二电压特征判断；根据第二电压特征判断结果，进行第一电流特征判断或进行第三电压特征判断；根据第一电流特征判断结果，获得终端节点电弧间隔d=8mm结论或者进行第四电压特征判断；根据第四电压特征判断结果，进行第五电压特征判断或者进行第一弧光特征判断；根据第五电压特征判断结果，获得终端节点电弧间隔d=1mm或者d=6mm结论；根据第一弧光判断结果，获得终端节点电弧间隔d=1mm或者d=2mm结论；根据第三电压特征判断结果，进行第二电流特征判断或者第六电压特征判断；根据第二电流特征判断结果，进行第三电流特征判断或者第七电压特征判断；根据第三电流判断结果，获得终端节点电弧间隔d=2mm结论或者进行第八电压特征判断；根据第八电压特征判断结果，获得终端节点电弧间隔d=6mm或者d=4mm结论；根据第七电压特征判断结果，获得终端节点d=1mm结论或者进行第九电压特征判断；根据第九电压特征判断结果，获得终端节点d=1mm或者d=4mm结论；根据第六电压特征判断结果，获得终端节点d=6mm或者进行第四电流特征判断；根据第四电流特征判断结果，获得终端节点d=6mm或者d=4mm结论；

构建CART分类决策树模型，用于对直流系统的串联故障电弧进行分类；CART分类决策树模型学习时，利用训练数据，根据选择基尼增益最大原则建立决策树模型；根据故障电弧的多维传感信息库，从根结点开始训练，递归地对每个节点进行以下操作，构建CART决策树，当故障电弧的样本个数小于预定阈值，故障电弧样本集的基尼系数小于预定阈值中任何一种情况时，算法停止计算和训练，否则算法按照如下步骤持续进行：

步骤1，预测：考虑所有可能的分裂的特性；

步骤2，选择提供预测和分裂的最佳分离数据：以基尼指数和最小划分属性，使得基尼指数和最小的特征作为最优划分特征，以此决定该决策节点根据哪一个传感器测量的信号作为特征；

步骤3，分裂：求取该传感器数据的信息增益，经过已知类别的确定阈值，将数据分割为达到和未满足阈值条件的子集；

步骤4，对于每一个子集，考虑每个特性的所有可能的分割；

步骤5，重复步骤2和步骤3，直到达到某个期望的数据纯度水平，获取终端节点，生成决策树。

2.根据权利要求1所述的应用于直流系统的直流串联电弧故障测试与诊断系统，其特征在于，传感模块安装于直流母线或直流母线的接头处，并采用机械直接接触。