顾昊英
- 作品数：4 被引量：78H指数：2
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：上海市“科技创新行动计划”更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的低压串联故障电弧识别方法研究被引量：16
- 2013年
- 针对串联故障电弧发生时线路电流幅值较小传统线路保护装置不能进行有效检测的情况,提出一种基于支持向量机(SVM)的串联故障电弧识别方法。该方法利用自制的电弧发生装置模拟串联故障电弧,采集典型负载在正常回路和故障电弧回路中的电流数据,采用该数据训练基于支持向量机的串联故障电弧辨识模型。经实验证明,该辨识模型可以实现对典型线性负载和非线性负载回路中串联故障电弧的特征识别,最高识别准确率可达96%。该方法对硬件电路要求低,识别效率高,并且可以实现故障电弧波形的存储和处理,具有一定参考价值。
- 王子骏张峰张士文顾昊英曹潘亮
- 关键词：支持向量机电气火灾
- 基于时频综合分析的故障电弧检测方法及其装置
- 本发明涉及一种基于时频综合分析的故障电弧检测方法及其装置，其中方法包括1)上电复位；2)系统初始化；3)参数初始化，参量赋值；4)开启定时中断，启动A/D转换；5)微处理器以时间T<Sub>sample</Sub>作为采...
- 张峰顾昊英陈洪亮张士文曹潘亮
- 一种基于小波变换能量与神经网络结合的串联型故障电弧辨识方法被引量：64
- 2014年
- 针对交流串联型故障电弧发生时回路电流幅值较小、传统线路保护装置不能有效检测的问题,提出一种基于小波变换能量与神经网络结合且适用于多种典型负载的串联型低压交流故障电弧辨识方法。利用自制的电弧发生装置模拟产生低压交流故障电弧,获取了6种典型家用负载情况下电路正常运行及产生串联型故障电弧时回路的电流信号。对采集的信号进行小波分解,将各层细节信号能量的平均值和标准差输入BP神经网络后构成小波神经网络,实现对不同负载测试样本的辨识。采用粒子群优化算法计算神经网络训练初始值,利用自适应学习率方法提高了训练速度。算法输出结果含义明确,输入层特征量选取合理。实验结果表明,采用该方法进行故障电弧辨识的准确率达到95%以上。
- 张士文张峰王子骏顾昊英宁庆
- 关键词：故障电弧小波变换粒子群算法
- 基于时频综合分析的故障电弧检测方法及其装置
- 本发明涉及一种基于时频综合分析的故障电弧检测方法及其装置，其方法包括：1)上电复位；2)系统初始化；3)参数初始化，参量赋值；4)开启定时中断，启动A/D转换；5)微处理器以时间T<Sub>sample</Sub>作为采...
- 张峰顾昊英陈洪亮张士文曹潘亮
- 文献传递
