【摘 要】
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当今社会用电场合增加,电气火灾占火灾总数的30%以上,极大地危害着人们的生命财产安全,尤其是飞机中由电弧故障引发的电气火灾事故,在航空电气系统不断追求高集成度、高轻便性的今天,更是人们所关注的重点研究领域。飞机中电缆通常被集中地捆扎、弯曲在机身内部,并长时间工作在高温、低温、辐射及振动等极端环境中,极易因绝缘老化、电缆之间或电缆与固定框架间的摩擦等因素而使绝缘层损坏,导致电弧故障的产生。因此,本文
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当今社会用电场合增加,电气火灾占火灾总数的30%以上,极大地危害着人们的生命财产安全,尤其是飞机中由电弧故障引发的电气火灾事故,在航空电气系统不断追求高集成度、高轻便性的今天,更是人们所关注的重点研究领域。飞机中电缆通常被集中地捆扎、弯曲在机身内部,并长时间工作在高温、低温、辐射及振动等极端环境中,极易因绝缘老化、电缆之间或电缆与固定框架间的摩擦等因素而使绝缘层损坏,导致电弧故障的产生。因此,本文针对航空电气系统中发生的电弧故障进行了理论分析、模型仿真、实验数据采集、特征提取、电弧故障检测算法模型的训练等多方位的研究,并测试了模型在不同环境中的电弧故障检测能力,旨在减轻或消除电弧故障给飞机带来的潜在危险、保障机组人员与乘客的人身安全。首先,选用航空交流静变电源参考相关电弧故障断路器（AFCB）国际标准开展多种负载条件下的串联和并联电弧故障发生实验,目的是为了采集实验回路的电流信号以提取回路工作正常和发生电弧故障两种工作状态下的特征。随后,通过时-频域、频域和时域三种方法提取出了回路电流信号的最大重叠离散小波包变换（MODWPT）百分比能量谱、经双峰谱线插值技术修正后的线性扫频Z变换（CZT）细化频谱的前20次奇次和偶次频点谐波幅值和、正负波峰的差值和电流过零所消耗的时间,总计28个特征量。分析表明,特征量能有效地将回路的上述两种工作状态区分开,可以作为训练用来检测电弧故障的模式识别分类器的输入特征量。考虑到特征维数给分类器训练过程带来的影响,应用二进制粒子群优化（BPSO）进行特征降维寻找最优特征子集,并将特征递归消除技术与BPSO相结合,为优化算法提供优良初始粒子,加速寻优收敛速度与精度,同时在BPSO适应度函数计算环节引入K最近邻（k-NN）分类器。分析寻优迭代结果可知,由最优特征子集训练的k-NN电弧故障检测模型对测试集特征的识别率有了显著的提高。最后,考察电弧故障检测算法模型在未知负载环境、变频试验环境和串话干扰免疫试验环境中的准确率、误检率和漏检率,并以较高的准确率与极低的误检率和漏检率满足航空AFCB标准中对于检测能力的要求。
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