【摘 要】
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由于故障电弧的物理特性复杂,且电路中存在与故障电弧波形相似的负载,因此传统检测故障电弧的方法误判率较高.提出了一种多传感器数据融合算法,用于提高故障电弧的检测精度.
【机 构】
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上海大学微电子研究与开发中心,上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海大学新型显示与系统应用重点实验室
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由于故障电弧的物理特性复杂,且电路中存在与故障电弧波形相似的负载,因此传统检测故障电弧的方法误判率较高.提出了一种多传感器数据融合算法,用于提高故障电弧的检测精度.该算法包括自适应加权融合算法和神经网络融合算法,实现了对温度传感器、声音传感器和弧光强度传感器所获取的传感信号的数据融合.自适应加权融合算法克服了单个传感器的不确定性,实现了同质传感器中故障电弧特征的提取,为神经网络融合算法提供了精确的测试样本数据;神经网络融合算法可自行调整各类异质传感器的权重,使故障电弧的辨识率更高.实验结果表明,该算法可有效提取故障电弧的特征,辨识精度超过98%,实现了高精度的故障电弧检测.
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