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。     

基于有限脉冲反应和径向基神经网络的触电信号识别

针对农村低压电网剩余电流保护与动作技术中,如何检测总泄漏电流中人体触电支路电流的难题,该文利用严格线性相位与任意幅度特性的FIR（finite impulse response）数字滤波技术和具有自适应性与最佳逼近特性的RBF（radial basis function）神经网络有机结合,提出一种基于FIR数字滤波的RBF神经网络作为触电电流信号的检测方法。首先,采用FIR数字滤波器选定合适的窗函数和滤波阶数,对触电试验获得的总泄漏电流及触电电流进行滤波预处理;然后,将预处理后的信号波形作为样本集,选定适合的RBF函数,建立从总泄漏电流中提取触电电流波形的3层RBF神经网络模型。仿真试验结果表明：该方法速度快且稳定,检测值与实际值的平均相对误差为3.76%,具有良好的适应性和实用性,对于研制新一代剩余电流保护动作装置具有重要意义。     

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。     

基于电子舌技术的绿茶滋味品质评价

该文研究利用电子舌技术快速评价绿茶的滋味品质。试验以“碧螺春”绿茶为研究对象,以绿茶滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质的评价方法,获得的滋味总得分值作为电子舌评价模型的参考测量值。在数据分析过程中,首先对不同生产日期的碧螺春茶汤滋味总得分值和各传感器响应值进行单因素方差分析;然后对比采用偏最小二乘法和最小二乘支持向量机建立电子舌传感器响应值与滋味总得分值之间的相关模型。结果显示不同生产日期对绿茶滋味品质及各传感器响应信号都具有极显著影响;当采用4个主成分时,建立的最小二乘支持向量机模型最优。用独立样本检验模型精度,模型预测值与参考值的相关系数为0.906,预测集均方根误差为4.077。研究结果可为茶叶品质智能化评价提供参考。     

应用红外光声光谱技术及支持向量机模型测定土壤有机质含量

快速测定土壤有机质含量对作物生产和土壤肥力评价具有重要意义,红外光声光谱技术的应用为土壤有机质快速测定提供了可能。本研究以江苏省南京市溧水区水稻土土样为材料,探究了红外光声光谱技术在有机质测定中的应用。采用主成分分析、偏最小二乘和独立成分分析,分别提取了土壤光谱的主成分、偏最小二乘潜变量和独立成分,并以提取的信息输入支持向量机,从而构建了三种支持向量机校正模型。同时,偏最小二乘也被用于建立校正模型,作为支持向量机模型的对照。预测结果表明,基于独立成分的支持向量机模型效果最好,预测相关系数R2、均方根误差RMSEP和实际测量值的标准差与光谱模型预测值标准差的比值即RPD值分别为0.808、0.575和2.28。F检验表明,该模型显著优于基于主成分的支持向量机模型,但与基于偏最小二乘潜变量的支持向量机模型,以及经典偏最小二乘模型没有显著差异。t检验表明,各校正模型对有机质的预测结果与化学测定结果没有显著差异。因此,红外光声光谱技术为土壤有机质的快速测定提供了新的技术手段。     

基于最小二乘支持向量机的泵性能分析

泵的性能曲线是泵选型、优化调度和泵站运行的重要依据,通常该曲线均是通过试验或是根据试验数据和性能图表上的数据进行曲线拟合而获得,但这些方法复杂昂贵,而且拟合精度不高。针对以上方法的缺点,提出了一种基于交叉验证最优参数选择的最小二乘支持向量机（LSSVM）泵性能预测方法。通过最小二乘支持向量机（LSSVM）学习算法网络的设计和构建,并应用网络搜索－交叉验证的方法对支持向量机参数进行优化选择,模拟得到复杂和非线性很强的泵的性能曲线,经优化模型输出值和试验值、同多项式拟合值以及径向基神经网络误差的比较,交叉验证最优参数选择的最小二乘支持向量机具有优良的非线性建模能力和泛化能力,在有限学习样本条件下仍获得了很高的精度,平均相对误差为0.02378%,为泵的性能分析提供了一种简便可行的智能方法。     

基于LS-SVM的草莓固酸比和可滴定酸近红外光谱定量模型

为提高草莓固酸比和可滴定酸近红外光谱定量模型的性能,该文采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘-支持向量机模型的输入变量,建立了两指标的近红外定量模型,并与偏最小二乘模型结果进行了比较,建模所使用的光谱范围为6000～12500 cm-1。结果表明,草莓可滴定酸和固酸比偏最小二乘模型校正相关系数、校正和预测均方根误差分别为0.430、0.096%、0.096%及0.688、0.926和1.190,而两指标的前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘—支持向量机模型各项性能均远优于偏最小二乘模型,其校正和预测相关系数、校正和预测均方根误差以及剩余预测偏差分别为：可滴定酸0.965、0.967、0.028%、0.027%、3.881;固酸比0.980、0.973、0.258、0.373、3.111。研究表明,潜在变量作为最小二乘支持向量机模型的输入变量可在较大程度上改善草莓可滴定酸和固酸比指标近红外定量模型的预测性能和稳定性。     

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（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。     

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。     

中国剩余电流保护技术与装置的发展趋势

介绍了剩余电流保护装置的基本原理,详细分析了近年来出现的几种新型剩余电流保护装置的工作原理、运行特性及应用现状,在此基础上剖析了影响剩余电流保护装置正确动作的根源,并提出了对剩余电流保护装置的改进建议。