简介:直流供电系统中,接头松动、绝缘老化等原因是引起直流串联电弧故障的主要因素,且串联直流电弧不易检测,具有很大的安全隐患,因此提出一种有效的直流电弧故障检测方法具有重大的意义。本文搭建了串联直流电弧试验平台,利用串联直流电弧发生器模拟直流电路中接头松动、绝缘损坏的直流串联电弧故障。通过研究直流电弧电压电流的基本特性,以及国内外的研究现状,研究分析电弧电流波形在一定时间窗内周期均值的变化,提出了一种基于电弧电流周期均值变化率的检测方法。结果表明,发生电弧前后电弧电流周期均值变化率具有明显区别,验证了用电弧电流周期均值变化率识别直流电弧故障的可行性。
简介:在气体绝缘组合电器(GIS)实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型,用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形,将从现场运行设备上测得的背景噪声叠加到原放电波形上。对叠加噪声后的放电波形采用小波去噪,针对波形特点选取了7个特征参数,分别用去噪前后波形的特征参数对BP_Adaboost分类器进行训练和测试,结果表明用去噪后波形提取的特征量作为分类器输入的识别率更高。
简介:针对MEMS惯性传感器在两轮自平衡车姿态检测中存在随机漂移误差的问题,利用扩展卡尔曼滤波实现对加速度计与陀螺仪的信息融合,设计实用的滤波算法,根据实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,建立自平衡车导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,对加速度传感器的随机误差和陀螺仪的温度漂移误差进行补偿,从而得到自平衡车姿态信号的最优估计,实现两轮自平衡车的自平衡运行。实验结果分析表明,采用卡尔曼信息融合方法,得到自平衡车姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于两轮车完成自平衡控制。