一种家用电器的电弧故障检测方法

技术领域

本发明涉及一种家用电器的电弧故障检测方法，属于电器安全检测技术领域。

背景技术

家用电器发生故障时产生电弧常常是导致火灾的重要原因之一。对于线路对地电弧以及线与线之间产生的电弧常常可以通过检测电流状况进行判断。对与较为复杂的线路电弧故障，其电弧特性难以通过单一的电流状况进行判断。因此利用信号处理和机器学习算法检测串联电弧故障是一个活跃的研究课题，对电力安全使用具有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于，克服现有技术中存在的问题，提供一种家用电器的电弧故障检测方法，能够判断较为复杂的线路发生的电弧故障，在降低计算量的同时能够对电弧进行稳定高效的检测。

为了解决上述问题，本发明的技术方案为，提供一种家用电器的电弧故障检测方法，依次包括如下步骤，

步骤1：绘制不同家用电器的电流相空间构造；

步骤2：提取步骤1中电流相空间构造的特征；

步骤3：通过步骤2中提取到的特征检测电弧故障。

进一步的，步骤1包括如下子步骤：

步骤1.1：通过传感器采集负载电器电流的时域波形I(t)，其中t为离散时间序列，t=0,1,2,3...N；

步骤1.2：计算时域延时信号J(t)=I(t-T)，其中T为延时的时长，T取值为自然数；

步骤1.3：相空间矢量X(t)=[I(t),J(t)]，其中

步骤1.4：在二维平面上，进行相空间的二值化图像显示，像素取值P(x,y)的计算公式如下：

其中，x,y是图像像素点的坐标，t的取值范围是对电弧的观测时间区间，

进一步的，步骤2包括如下子步骤：

步骤2.1：锚点生成：采用等间隔或者随机均匀分布的方式生成M个锚点

x在此区间上的等间隔分布或随机均匀分布：x∈[min(I(t)),max(I(t))],

y在此区间上的等间隔分布或随机均匀分布：y∈[min(J(t)),max(J(t))]；

步骤2.2：生成多尺度邻域：在锚点周围多尺度邻域

步骤2.3：计算拓扑特征：代表了相空间二值图像的结构特征，

在各锚点的各尺度邻域内，像素点求和的数值越大，x=I(t)和y=J(t)交汇重合的点也就越多。

进一步的，步骤3包括如下子步骤：

步骤3.1：收集电弧的正、负样本，电弧样本指观测记录的一段电流波形，时间持续[0,N*Fs]的区间里，Fs为传感器的采样频率；

步骤3.2：建立电弧判别模型，①构造判别特征矢量

②根据正、负样本集分别统计概率分布密度函数，根据贝叶斯判决准则，确定特征矢量每个维度的判决阈值：

本发明的有益效果是：1、能够判断较为复杂的线路发生的电弧故障，在降低计算量的同时能够对电弧进行稳定高效的检测；

2、通过电流波形的相空间计算不需要进行频谱变换从而计算量较低；

3、通过拓扑特征的计算能够提供稳定高效的判别特征。

附图说明

图1为本发明家用电器的电弧故障检测方法的流程图；

图2为图1中步骤1的流程详图；

图3为图1中步骤2的流程详图；

图4为图1中步骤3的流程详图；

图5为家用电器在有电弧时的电流波形图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

如图1至图4所示，本发明的家用电器的电弧故障检测方法，依次包括如下步骤，

步骤1：绘制不同家用电器的电流相空间构造；

步骤1包括如下子步骤：

步骤1.1：通过传感器采集负载电器电流的时域波形I(t)，其中t为离散时间序列，t=0，1,2,3...N；

如图5所示，家用电器分别为电烤箱、电磁炉、热水壶、微波炉、电冰箱、电饭煲；

步骤1.2：计算时域延时信号J(t)=I(t-T)，其中T为延时的时长，T取值为自然数；当家用电器存在电弧时，电流波形的会因为延时的时长T而出现平肩区，此时I(t)与J(t)会产生交汇与重合。

步骤1.3：计算相空间矢量X(t)=[I(t),J(t)]，其中

步骤1.4：在二维平面上，进行相空间的二值化图像显示，像素取值P(x,y)的计算公式如下：

其中，x,y是图像像素点的坐标，t的取值范围是对电弧的观测时间区间，

步骤2：提取步骤1中电流相空间构造的特征；

步骤2.1：锚点生成：采用等间隔或者随机均匀分布的方式生成M个锚点

x在此区间上的等间隔分布或随机均匀分布：x∈[min(I(t)),max(I(t))],

y在此区间上的等间隔分布或随机均匀分布：y∈[min(J(t)),max(J(t))]；

步骤2.2：生成多尺度邻域：在锚点周围多尺度邻域

对于50Hz交流电，电流的归一化幅度在+1和-1之间时，以2个尺度的邻域为例，可以设定锚点周围不超过距离0.2的像素点属于第一个邻域，距离不超过0.4的像素点属于第二个邻域；

步骤2.3：计算拓扑特征：代表了相空间二值图像的结构特征，

在各锚点的各尺度邻域内，像素点求和的数值越大，x=I(t)和y=J(t)交汇重合的点也就越多。

令轨迹出现的像素点取值为1，轨迹未出现的像素点取值为0。

当取坐标原点处为锚点时，计算其周围的电流轨迹对应的像素点数量，即代表对邻域内像素点的求和，发生电弧时的数量要显著大于无电弧时的数量，此特征即能够反映电弧出现的有无，像素点求和Sum(P(x,y))的数值越大，图像中相交的轨迹就越长。

步骤3：通过步骤2中提取到的特征检测电弧故障；

步骤3.1：收集电弧的正、负样本，电弧样本指观测记录的一段电流波形，时间持续[0,N*Fs]的区间里，Fs为传感器的采样频率；

步骤3.2：建立电弧判别模型，①构造判别特征矢量

②根据正、负样本集分别统计概率分布密度函数，根据贝叶斯判决准则，确定特征矢量每个维度的判决阈值：

本发明既能够判断较为复杂的线路发生的电弧故障，在降低计算量的同时能够对电弧进行稳定高效的检测。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。