基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法

针对如何从低压电网总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号的难题,提出了一种基于网格搜索和交叉验证的最小二乘支持向量机的触电电流信号检测方法。首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在3个典型时刻(电源电压最大时刻、电源电压过零时刻及电源电压任意时刻)发生触电过程的总泄漏电流和触电电流波形,并截取触电前1个周期和触电后3个周期共800个采样点的信号数据作为触电试验样本数据;然后将触电试验样本数据进行滤波预处理,预处理后的多个样本采样点的总泄漏电流组合成特征向量输入最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM),相应样本采样点的触电电流作为其输出,并通过网格搜索与交叉验证相结合的方法来优化最小二乘支持向量机参数,利用输出最优参数组合对触电电流与总泄漏电流的关系进行训练,从而建立了触电电流的检测模型;最后利用该方法对10组测试样本数据进行了检测,检测结果为:当训练样本数据为20组时,检测均方误差为14.0040,当训练样本数据为40组时,检测均方误差为11.7469,当训练试验数据为65组时,检测均方误差为11.1849。与径向基(radial basis function,RBF)神经网络方法相比,最小二乘支持向量机方法比径向基神经网络方法检测均方误差分别低3.7272、1.9132、0.1556,从而可较准确地从总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号,为开发新一代基于生物体触电电流分量而动作的自适应型剩余电流保护装置提供理论依据。     

基于小波分析和BP神经网络的触电信号检测模型

针对从农村低压电网总泄漏电流中检测和判断触电电流信号的难题,该文提出一种基于小波变换和BP神经网络的触电信号检测方法。首先用触电物理实验平台对动物触电信号进行实测,选择合适的小波基和分解尺度对触电实验中总泄漏电流及触电电流进行小波多分辨分析,实现原始信号的预处理;再将预处理后的波形作为样本进行神经网络学习和训练,建立从总泄漏电流波形中提取触电电流波形的神经网络耦合模型,并用此模型对未训练的样本进行触电信号的检测,检测值与实际值的平均相对误差为3.93%,说明该方法能够从总泄漏电流中检测出触电电流信号,对于     

基于Hilbert-Huang变换的生物触电电流检测模型

为了检测触电时刻剩余电流中生物体触电支路电流信号的难题,应用Hilbert-Huang变换方法,确定了生物触电时剩余电流的固有模态函数中相关系数最大的IMF分量的局部幅值达34.02 m A,且与原信号相关性系数达到0.99,同时剩余电流与触电电流暂态过程频谱特性具有相似变化规律。以此为基础,应用生物电流信号高频IMF分量幅值的突变特征,作为触电故障时刻确定判据,建立生物触电故障时刻判定方法,实际数据的仿真处理正确率为94.17%;筛选剩余电流分解的相关性较高的有限个数的低频固有模态IMF分量,应用逐步多元线性回归方法,提出基于剩余电流固有模态分量的生物触电支路电流幅值检测方法,仿真试验结果的平均相对误差值5.46%,具有良好的适应性和实用性,为研发基于生物体触电电流而动作的剩余电流保护装置提供参考。     

基于小波包变换和量子神经网络的触电故障类型识别模型

针对农村低压电网中广泛应用的剩余电流保护装置,只能检测到剩余电流有效值的大小作为唯一动作判据,不能自动识别剩余电流与触电故障类型之间所具有的非线性映射规律的难题,提出了一种基于小波包变换和量子神经网络的触电故障类型识别模型。首先应用小波包变换明确了生物体触电故障时,剩余电流中312.475 Hz以下低频带的能量谱波动明显,其中39.062 5~78.125 Hz和119.2~156.25 Hz两频带的波动幅度达9.05和9.00,提取了剩余电流的小波包能量谱8维度特征向量,同时应用特征频带能量占有比之差的平均变化率,实现了生物体发生触电故障的准确检测。然后以小波包能量特征向量为有效信息源,利用量子计算的态叠加思想和神经网络计算的自适应性结合,建立了一种量子神经网络作为触电故障类型识别模型,该网络采用多个量子能级的量子神经元,在学习1 437次时误差精度达到0.000 998 92,快速高效地实现了触电故障类型的识别,其仿真试验准确率达100%。该研究对于研发新一代基于生物体触电电流分量动作的自适应型剩余电流保护装置具有重要的参考价值。     

基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型

针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型。首先应用Hilbert-Huang变换明确了生物触电故障时,剩余电流各固有模态能量在时间和各种频率尺度上的分布,其中低频IMF分量的能量占有率高达86.35%,建立了剩余电流固有模态能量特征的提取方法;然后以选取剩余电流各IMF分量5维度能量特征向量,为生物触电故障诊断模型提供有效特征的信息源,利用量子遗传计算的快速寻优性和神经计算的自适应性有机结合,建立了一种量子遗传模糊神经网络作为触电故障模式分类归属的决策系统,仿真试验准确率达到100%。为研发基于人体触电电流而动作的新型剩余电流保护装置,提供可靠的理论依据和方法支撑。     

基于局部均值分解的触电故障信号瞬时参数提取

针对如何快速、准确地提取生物体触电故障暂态信号中的电力参数问题,提出了一种基于局部均值分解（local mean decomposition, LMD）的生物体触电时总泄漏电流信号瞬时参数提取方法,该方法首先利用局部均值分解将生物体触电时的总泄漏电流信号分解为一组乘积函数分量之和,每个乘积函数（product function, PF）分量可以表示为一个调幅信号和一个调频信号的乘积,然后由调幅信号和调频信号分别计算得到信号的瞬时幅值和瞬时频率。与采用希尔伯特黄变换方法相比,LMD具有瞬时频率曲线波动小和瞬时幅值函数端部失真小等优点。仿真信号分析结果表明：对测试信号进行LMD和经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）分解分别得到3个PF分量和5个IMF（intrinsic mode function）分量,分解前后信号的能量变化值分别为0.2851、0.5633,且LMD比EMD所需分解时间短0.0743s,与Hilbert变换相比,该文方法计算的瞬时幅值和瞬时频率更为平滑,在一定程度上避免了Hilbert 变换计算过程中的负频率和端点效应现象。试验信号分析结果表明：对消噪后的总泄漏电流信号进行LMD和EMD分解,分别得到5和6个分量,分解前后信号的能量变化值各为0.5574、0.8896,所用分解时间分别为0.0835、0.2479 s;在求取瞬时频率方面,LMD方法求取的主导分量瞬时频率可判定生物体触电时刻,而经Hilbert变换求取的瞬时频率不仅无法判定生物体触电时刻,还出现了负的频率值,无法解释其物理意义;在求取瞬时幅值方面,该文方法与Hilbert变换求取的触电前总泄漏电流信号的瞬时幅值的平均值分别为11.3240、12.3728 mA,与原生物体无触电时总泄漏电流的幅值11.3538 mA的绝对误差分别为0.0298、1.0190 mA,另外,2种方法求取的生物体触电后总泄漏电流信号的瞬时幅值与原生物体触电后总泄漏电流的幅值的绝对误差分别为0.4340、0.6643 mA。因此,仿真信号和试验信号分析结果均证明所提方法是有效和可行的。     

基于泄漏电流时频奇异谱和模糊聚类的触电故障诊断

针对实测触电故障信号具有非平稳特性而不易被辨识问题,提出了一种基于泄漏电流时频奇异谱和模糊聚类的触电故障诊断方法。首先,利用平滑伪威格纳-维尔分布(smoothed pseudo wigner-ville distribution,SPWVD)对触电故障信号进行时频分析并依据信号的能量分布特征选择时频区域;然后对选择的时频区域进行奇异谱分析,以获取的局部时频矩阵奇异值作为触电信号的特征量输入FCM,即可实现触电信号的故障诊断。对剩余电流保护装置试验平台上获取的实测触电故障信号的时频矩阵奇异值进行模糊C均值聚类,结果表明该方法识别准确率为97.50%,平均识别时间为0.008 5 s,其中植物和动物触电测试样本识别准确率分别为100%,95.00%,从而验证了基于泄漏电流时频奇异谱和模糊聚类的触电故障诊断方法的有效性,该研究可为研发新一代基于触电故障诊断的剩余电流保护装置提供理论依据和方法参考。     

基于局部均值分解（LMD）的单通道触电信号盲源分离算法

针对从低压电网的剩余电流中提取触电电流的难题,该文提出局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与盲源分离相结合提取触电电流的方法。利用LMD算法自适应的将剩余电流信号分解为若干个PF(product function)分量,计算各分量与原始信号的相似系数,选取相似系数最大且大于0.8的模态分量构造虚拟通道,与剩余电流信号一起构建盲源分离的2个通道,再利用FastICA算法从剩余电流信号中提取触电电流。试验结果表明:相较于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)时间0.129 s,LMD分解时间为0.032 s,速度更快;在单相电路触电时,基于LMD-FastICA算法和EMD-FastICA算法提取的触电电流与原始触电电流的平均相关系数分别为0.937 4和0.925 3,平均相对误差分别为0.096 2和0.109 8;在三相电路触电时,基于LMD-FastICA算法和EMD-FastICA算法提取的触电电流与原始触电电流的平均相关系数分别为0.962 4和0.948 9,平均相对误差分别为0.056 4和0.081 55;LMD-FastICA与EMD-FastICA两种算法分解信号的峰值因子的相对误差范围分别为0.001～0.103和0.012～0.155,且抑制端点效应更好。研究结果可为开发基于触电电流动作的新型剩余电流保护装置奠定理论基础。     

基于xPC快速原型的LMS算法在道路模拟振动台中的应用

针对道路模拟振动台加速度波形复现跟踪精度较差的问题,提出了基于LMS（least mean square）自适应滤波算法作为道路模拟振动台的伺服控制系统的前馈环节,LMS自适应算法通过调节有限长冲击响应FIR数字滤波器的权值,也即调节前馈控制器的参数,以提高加速度波形复现的精度。对单通道道路模拟振动台进行数学建模,并采用PID和LMS两种控制器对控制系统进行了设计与仿真。仿真结果表明,自适应滤波算法LMS跟踪精度远远高于传统的PID控制器,并且具有在线调节FIR滤波器权值的优点。最后,采用xPC Target快速原型软件进行了试验验证,试验结果表明,基于LMS控制策略提高了道路模拟振动台加速度波形复现的精度,利用所提出的控制策略可以成功地进行道路模拟加速度波形复现试验。     

风光储微电网系统复合储能的网格式优化

针对剩余电流保护装置因保护死区造成的投运率低和误动作问题,构建生物体的电学模型,获取大量的触电信号,进一步研究触电电流与剩余电流间的相互关系,可为解决保护装置存在的上述问题奠定基础。该文以猪为研究对象,采用Otsu算法将CCD相机采集的标准图像二值化,利用Canny边缘检测法提取图像轮廓并细化,在对图像归一化处理的基础上采用圆弧拟合法获取猪体轮廓关键点,并运用整体变换法获得猪体514个关键点的三维空间坐标,在ANSYS平台上建立猪的三维实体模型;基于修正系数法研究猪体组织介电特性的基础上,构建猪的电学模型并进行触电仿真试验。结果表明：触电电压相同时,面接触触电方式,左前肢-左后肢和左前肢-右后肢触电路径下平均电流密度分别为0.973和0.641 A/m2,线接触触电时分别为0.782和0.579 A/m2;相同触电方式下,左前肢-左后肢触电路径中的电流密度大于左前肢-右后肢触电路径中的电流密度,相同触电路径下,面接触触电方式触电电流密度大于线接触触电的电流密度;2种触电方式下各30组数据,触电仿真电流与触电物理试验获得电流的平均相对误差为3.5%,该电学模型在生物体触电仿真研究中可行。研究结果可为进一步研究人体电学模型提供参考。     

猪体三维电学模型构建与验证

针对剩余电流保护装置因保护死区造成的投运率低和误动作问题,构建生物体的电学模型,获取大量的触电信号,进一步研究触电电流与剩余电流间的相互关系,可为解决保护装置存在的上述问题奠定基础。该文以猪为研究对象,采用Otsu算法将CCD相机采集的标准图像二值化,利用Canny边缘检测法提取图像轮廓并细化,在对图像归一化处理的基础上采用圆弧拟合法获取猪体轮廓关键点,并运用整体变换法获得猪体514个关键点的三维空间坐标,在ANSYS平台上建立猪的三维实体模型;基于修正系数法研究猪体组织介电特性的基础上,构建猪的电学模型并进行触电仿真试验。结果表明：触电电压相同时,面接触触电方式,左前肢-左后肢和左前肢-右后肢触电路径下平均电流密度分别为0.973和0.641 A/m2,线接触触电时分别为0.782和0.579 A/m2;相同触电方式下,左前肢-左后肢触电路径中的电流密度大于左前肢-右后肢触电路径中的电流密度,相同触电路径下,面接触触电方式触电电流密度大于线接触触电的电流密度;2种触电方式下各30组数据,触电仿真电流与触电物理试验获得电流的平均相对误差为3.5%,该电学模型在生物体触电仿真研究中可行。研究结果可为进一步研究人体电学模型提供参考。     

果树冠幅的检测机理研究

为实现果树仿形精确喷雾,需要检测果树冠幅,在分析果树冠幅检测机理的基础上,提出了隔行计算相对冠幅的方法.根据相对冠幅和成像距离之间的关联作用,建立了数据融合的系统模型.采用BP人工神经网络进行数据融合,并阐述了具体的数据融合处理过程.试验结果证明,相对冠幅和成像距离之间采用BP人工神经网络进行数据融合可行,通过数据融合处理,消除了成像距离对相对冠幅值检测的影响,融合值与相应的理论值之间的最大相对误差为1.14%.