【摘 要】
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针对现有电弧故障检测装置精准度低、实时性不足以及高负载持续运行等问题，提出基于卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）与特征周期变化率的故障电弧检测算法，该算法分为上电和过程两种检测模式。上电模式采用多特征量导入CNN进行检测，过程模式提出电流的不同状态特征值周期变化率的概念，并把特征值变化率进行分区，联合神经网络进行递进检测，在保证准确率的同时降低算法
【基金项目】
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2022年重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（CSTB2022TIAD-KPX0040）资助；
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针对现有电弧故障检测装置精准度低、实时性不足以及高负载持续运行等问题，提出基于卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）与特征周期变化率的故障电弧检测算法，该算法分为上电和过程两种检测模式。上电模式采用多特征量导入CNN进行检测，过程模式提出电流的不同状态特征值周期变化率的概念，并把特征值变化率进行分区，联合神经网络进行递进检测，在保证准确率的同时降低算法复杂度。该算法以STM32H743为处理器，搭配调理、数据采集等电路形成实时电弧故障诊断系统。经过实验测试，本装置对交流故障电弧检测平均正确率达到97.43%,最快检测时间低至0.045 s,可为电弧故障检测装置的研制提供理论支撑和可靠参考。
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