随着工业发展和科技进步,各种工业电气设备和家用电器种类不断增多,用电量持续增加,这对居民用电安全性提出了更高要求。研究表明,电弧故障是引发电气火灾的重要原因之一,家庭配电系统中的过载、短路和漏电保护均不能有效断开线路中的电弧故障,而现有的电弧故障断路器检测特征量较为单一,容易受到系统中非线性负荷的影响产生误动作或拒动作。针对上述问题,本文以非线性负载条件下串联电弧故障为主要研究对象,提出基于多时域特征参数融合的电弧故障诊断方法和基于电弧电流高频分量的电弧故障检测方法。首先,利用故障电弧发生装置进行串联电弧故障模拟试验,试验过程中采集负载电流和电弧电压波形并分析其一般特征。其次,以电流信号“平肩部”百分比、电流上升率极大值和电流平均值为时域特征参数,采用相似度定量表示发生电弧故障前后时域特征参数的变化值,将三个时域特征参数对应的相似度作为BP神经网络输入向量,利用BP神经网络非线性、自学习和自适应的能力进行故障特征融合并给出故障诊断结果。最后,通过分析典型负载条件下电弧电流高频分量在时域与频域表现出的不同特征,提出一种串联交流电弧故障检测方法。该方法采用电弧电流变化率与其有效值的比值以及6kHz~12kHz频段电流幅值两个特征参量进行电弧故障识别,并利用负载启动电流持续时间远远小于电弧电流持续时间的特点,设定电弧故障检测时间阈值,降低负载启动过程对电弧故障检测的影响。试验结果表明,所提方法能够实现串联交流电弧故障的快速检测,对硬件要求相对较低,简便易行。