作者:徐秦乐,张金艺,徐德政,李若涵,张晶晶 单位:上海大学 出版:《上海大学学报(自然科学版)》2014年第02期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSDXZ2014020040 DOC编号:DOCSDXZ2014020049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 由于故障电弧的物理特性复杂,且电路中存在与故障电弧波形相似的负载,因此传统检测故障电弧的方法误判率较高.提出了一种多传感器数据融合算法,用于提高故障电弧的检测精度.该算法包括自适应加权融合算法和神经网络融合算法,实现了对温度传感器、声音传感器和弧光强度传感器所获取的传感信号的数据融合.自适应加权融合算法克服了单个传感器的不确定性,实现了同质传感器中故障电弧特征的提取,为神经网络融合算法提供了精确的测试样本数据;神经网络融合算法可自行调整各类异质传感器的权重,使故障电弧的辨识率更高.实验结果表明,该算法可有效提取故障电弧的特征,辨识精度超过98%,实现了高精度的故障电弧检测。

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