交流接触器电寿命预测的深度学习模型及实验

发布时间：2020-07-01 18:53

【摘要】：交流接触器是一种频繁通断的开关设备,广泛应用于各种电力系统中。当使用交流接触器时,电寿命减小的关键因素是分断电弧对触点的侵蚀,造成了触头质量损失的加大。因此电寿命远小于机械寿命。电寿命预测关系到用电安全,是一个重要的研究课题。第一,采用施耐德公司的LC1D80M7C型交流接触器作为实验样品。通过电寿命实验系统采集触头的初始分断电弧波形,并用数据采集系统保存。再用数据波形软件获得电弧波形数据,将其作为输入特征。通过线性插值法和归一化两种方式处理分断电弧波形特征数据。第二,电寿命实验过程中,通过电子秤获取每次测量的所有触头质量数据。再计算出每次测量的所有触头质量损失之和,作为本文模型的标签。并采用线性插值法扩增触头质量损耗标签数据的数量。第三,利用深度学习软件TensorFlow和卷积神经网络,通过回归方式获得交流接触器电寿命预测模型。此模型采用两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的结构。通过求触头总质量损耗与模型输出的均方误差值来评估模型。第四,将特征和标签数据随机分为训练集和测试集,分别读入模型中。通过改变不同的模型参数,运行模型后获取测试均方误差值。本文预测电寿命的方式为通过确定最小的测试均方误差值,并计算触头总质量损失误差百分比。由于触头分离时产生的分断电弧会烧蚀触头,造成触头的质量损耗增加,电寿命减小。经过计算,最佳触头总质量损失误差百分比约为12.03%,表明本文模型能预测交流接触器的电寿命。
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM572.2;TP18
【图文】：

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为此通过电寿命实验（以下简称实验）系统来采集要分析的分断电弧数据，有数据后，才能分析电寿命特征间的联系，以及通过深度学习模型来训练和预测所以本章重点阐述交流接触器的实验部分，获取电弧特征数据的流程，并通过寿命特征和操作数的关系，分析用深度学习技术实现电寿命预测的好处。2.1 结构和工作原理本文进行电寿命实验所用交流接触器的型号为：LC1D80M7C，这是由法施耐德公司生产的一款电磁式交流接触器，它利用电磁铁产生的力，来通断主头，图 2-1 显示的是本文实验所用接触器样品的侧面照片（图 2-1（a））和内结构图（图 2-1（b）），这种接触器由动静触点、动铁静铁芯和线圈组成，在路中的工作原理如下：线圈电路接通，接触器中的磁体具有磁性，静铁芯和衔互相吸引，反力弹簧会压缩，导致衔铁连带动触点一起运动，反力直到动静触连接，这个过程叫做接通过程；线圈电路掉电，磁体的磁力消失，反力弹簧恢复动静触头分开，此过程又名分断过程，通断这两个过程统称接触器的操作过程

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图 2-2 电寿命实验系统方案Figure 2-2 Scheme of lifetime test system台系统面照片见图 2-3，它的型号为 SYKT - 2.5 / 0承受的最大额定电流为 2500A，最大额定电并产生分断电弧实验样本。由于控制台可以左右两侧的作用是一样的，拿右侧为例，下的上部显示的是线电压值 220 V，旋钮的斜平面用来操作交流接触器的通断，上排是操侧的绿色和红色按钮分别表示实验的启动和用，而中间的按钮用来给交流接触器产品供

【参考文献】