基于EMD-SVM的航空故障电弧检测

发布时间：2018-10-09 16:54

【摘要】：随着我国航空事业的不断发展,航空电气系统的安全运行也越来越引起人们的关注。然而航空电缆的工作环境特殊,需要长期工作在高温、高辐射、高振动的环境,这些因素都会加速航空电缆的老化,诱发故障电弧。航空故障电弧具有很高的能量,很容易引起火灾,严重威胁着航空安全。因此,航空故障电弧检测技术的研究是保障航空安全的重要课题。本文首先总结了航空故障电弧的产生机理,采用Cassie动态电弧模型在Simulink环境下对航空串联电弧进行仿真。然后借鉴UL1699标准中故障电弧的试验方法,设计试验方案并搭建航空电弧试验平台。利用该试验平台采集了大量的航空故障电弧试验数据,获取了阻性负载、阻感性负载和非线性负载在400Hz条件下的故障电弧试验数据,从而建立起航空电弧试验数据库,为航空电弧故障检测算法的研究打下基础。为了提取航空电弧的故障特征,本文在分析电弧电流频域特性后,引入经验模态分解(EMD)方法,对航空电弧的电流波形进行平稳化处理。之后对EMD得到的本征模态函数IMF分量建立3阶自回归(AR)模型,并采用Burg算法估计AR模型参数,其模型参数能有效反映故障特征,可作为航空故障电弧的特征向量。最后本文将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于航空故障电弧的识别,构建了LS-SVM学习机器。将处理好的数据分为训练集与测试集,对该LS-SVM分类器进行训练和测试,实现了对线性负载、非线性负载和未知负载的航空电弧故障识别。结果表明,该算法能有效识别非线性负载和未知负载的电弧故障,可以为航空串联故障电弧的检测提供参考。
[Abstract]:With the development of aviation industry in China, the safe operation of aeronautical electrical system has attracted more and more attention. However, the working environment of aeronautical cable is special, and it needs to work in the environment of high temperature, high radiation and high vibration for a long time. These factors will accelerate the aging of aeronautical cable and induce fault arc. Aeronautical fault arc has high energy, and it is easy to cause fire, which is a serious threat to aviation safety. Therefore, the research of aeronautical fault arc detection technology is an important subject to ensure aviation safety. In this paper, the generation mechanism of aeronautical fault arc is summarized firstly, and the Cassie dynamic arc model is used to simulate the aeronautical series arc in Simulink environment. Based on the test method of fault arc in UL1699 standard, the test scheme is designed and the aeronautical arc test platform is built. The test platform is used to collect a large number of test data of aeronautical fault arc, and the fault arc test data of resistive load, inductive load and nonlinear load under the condition of 400Hz are obtained, and the aeronautical arc test database is established. It lays a foundation for the research of fault detection algorithm of aeronautical arc. In order to extract the fault characteristics of aeronautical arc, after analyzing the characteristics of arc current in frequency domain, the empirical mode decomposition (EMD) method is introduced to stabilize the current waveform of aeronautical arc. Then the third order autoregressive (AR) model is established for the IMF component of intrinsic mode function obtained by EMD, and the parameters of AR model are estimated by Burg algorithm. The model parameters can reflect the fault characteristics effectively and can be used as the eigenvector of aeronautical fault arc. Finally, the least square support vector machine (LS-SVM) is applied to the recognition of aeronautical fault arc, and the LS-SVM learning machine is constructed. The processed data are divided into training set and test set, and the LS-SVM classifier is trained and tested to identify the aero-arc fault of linear load, nonlinear load and unknown load. The results show that the algorithm can effectively identify the arc faults of nonlinear load and unknown load, and can provide a reference for the detection of aeronautical series fault arc.
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V267

【参考文献】

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本文编号：2260073