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基于信息融合的配电柜故障电弧预报警系统算法研究

作　者: 卢永芳
导　师: 董爱华
学　校: 河南理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 信息融合故障电弧检测 Bayes方法 DSmT算法
分类号: TM592
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

本文在全面分析目前故障电弧预警系统存在主要问题的基础上,结合国内外故障电弧检测诊断研究现状,设计出了一套基于信息融合技术的配电柜故障电弧预报警系统。该系统包括燃弧前的弧声预警和燃弧后的故障电弧报警两部分。弧声预警系统以燃弧前的弧声信号为预警信号,通过对多个FOM光纤声音传感器检测到的弧声进行检测级融合,从而得出准确的预警判决信号;故障电弧报警系统以燃弧后的弧光、电压和电流信号为报警依据,通过选用高灵敏度SG01系列的紫外光电传感器、WB系列电压传感器和SML系列电流传感器,分别对燃弧后的三类信号进行检测,然后在目标识别级进行融合,进而得出故障电弧的精确报警信号。论文系统研究了信息融合系统的功能模型和各融合层次的结构模型,分别设计了并行结构的弧声检测融合模型和弧光、电压及电流的决策层属性融合结构模型。通过对分布式检测融合中各种融合规则的比较,确立了基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法;通过比较基于D-S证据理论的目标识别融合算法和基于DSmT的目标识别融合算法,在全面考虑故障电弧燃弧时的弧光、电压和电流信号特征,提出了基于DSmT的故障电弧识别融合算法。论文对基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法进行了MATLAB仿真,对基于DSmT的故障电弧识别融合算法进行了实例分析,结果表明这些算法故障检测效果良好,进而表明所设计的预警系统全面提高了故障电弧预警系统的有效性和准确性,降低了系统的虚警和漏报率,减小了灵敏度与误报率的冲突,保证了系统运行的稳定性和可靠性。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-18
  1.1 课题研究的背景及意义  10-11
  1.2 国内外故障电弧检测技术研究及应用现状  11-14
    1.2.1 电弧检测技术发展现状  11-13
    1.2.2 信息融合技术发展现状  13-14
  1.3 故障电弧预报警系统存在的主要问题  14-15
  1.4 本文主要工作  15-18
2 基于信息融合的故障检测技术研究  18-30
  2.1 信息融合的基本原理  18
  2.2 信息融合的模型  18-27
    2.2.1 信息融合系统的功能模型  18-20
    2.2.2 信息融合系统的结构模型  20-27
  2.3 基于信息融合的故障检测诊断技术  27-30
    2.3.1 信息融合与故障诊断的关系  27
    2.3.2 基于样本空间的信息融合故障检测诊断方法  27-30
3 基于信息融合的故障电弧检测方法研究  30-44
  3.1 基于信息融合的故障电弧预警系统结构设计  30-31
  3.2 利用光纤次声传感器检测电弧弧声信号  31-35
    3.2.1 光纤传感器的工作原理  31
    3.2.2 光纤传感器的分类  31-33
    3.2.3 光纤传感器的选用  33-35
  3.3 利用光电传感器检测电弧弧光信号  35-39
    3.3.1 光电传感器工作原理  35
    3.3.2 光电传感器的类型  35-36
    3.3.3 光电传感器的选用  36-39
  3.4 利用 WB 系列电压传感器检测电弧电压  39-42
    3.4.1 WB 系列电压传感器的特点  40-41
    3.4.2 WB 系列电压传感器的性能参数（Ta=25℃）  41-42
    3.4.3 WB 系列电压传感器的接线图  42
  3.5 利用 SML 系列电流传感器检测电弧电流  42-44
    3.5.1 SML 系列电流传感器的特点  42-43
    3.5.2 SML 系列电路传感器的类型  43
    3.5.3 SML 电流传感器主要参数  43-44
4 弧声预警信号分布式检测融合算法研究  44-56
  4.1 弧声信号检测的融合模型  44
  4.2 基于主观 BAYES方法的融合算法研究  44-46
    4.2.1 Bayes 条件概率公式  44-45
    4.2.2 Bayes 方法在信息融合中的应用  45-46
  4.3 并行结构中的分布式检测融合规则  46-53
    4.3.1 问题描述  46-47
    4.3.2 贝叶斯最小风险准则下的融合规则  47-48
    4.3.3 最小错误概率准则下的融合规则  48-49
    4.3.4 软判决融合  49-53
  4.4 基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法  53-56
5 基于 DSMT 的故障电弧报警信号融合算法研究  56-70
  5.1 故障电弧报警信号融合的结构模型  56
  5.2 常用目标识别融合方法比较  56-58
    5.2.1 DSmT 与D-S 证据理论的联系  56-57
    5.2.2 DSmT 与D-S 证据理论的区别  57-58
    5.2.3 DSmT 的优点  58
  5.3 基于 DSMT 的目标识别融合方法  58-67
    5.3.1 DSmT 的基本理念  58-62
    5.3.2 DSmT 的组合规则  62-65
    5.3.3 基于DSmT 目标识别融合算法  65-67
  5.4 基于 DSMT 的故障电弧报警信号融合算法  67-70
    5.4.1 故障电弧识别数据融合流程  67-68
    5.4.2 基于 DSmT 故障电弧识别融合的具体算法  68-70
6 仿真与实例分析  70-78
  6.1 基于贝叶斯最小风险准则下弧声预警信号融合算法仿真  70-74
    6.1.1 仿真建模工具的选择  70
    6.1.2 MATLAB 仿真参数及相关曲线  70-74
    6.1.3 MATLAB 仿真分析  74
  6.2 基于 DSMT 故障电弧识别的实例分析  74-78
7 总结与展望  78-80
  7.1 总结  78-79
  7.2 展望  79-80
参考文献  80-83
作者简历  83-84
学位论文数据集  84

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