[发明专利]基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：包括以下过程：

获取待检测线路的电流有效值、高频周期电流和电流谐波；

对获取的数据进行预处理；

一阶特征提取，包括：当预处理后的电流有效值大于阈值1时，根据第一周波数据，将识别到的特征数据通过高斯函数进行数据拟合，得到负载类型，所述负载类型为阻性或者阻感或者非线性；

二阶特征提取，包括：对一阶提取后的疑似异常数据的高频周期电流进行互补集合经验模态分解，结合负载类型，根据分解结果与预设故障本征模态函数的对比得到串联故障电弧结果。

2.如权利要求1所述的基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：

预处理包括：对获取的电流有效值、高频周期电流和电流谐波分别进行巴氏滤波和归一化处理。

3.如权利要求1所述的基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：

二阶特征提取过程中：一阶特征识别通过后，持续捕捉此后连续多个周波电气参数，对一阶特征提取后的疑似异常数据的高频周期电流进行互补集合经验模态分解；

根据数据自身时间尺度特征获取多个本征模态函数，根据本征模态函数与故障本征模态函数的对比，得到串联故障电弧结果。

4.如权利要求3所述的基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：

故障本征模态函数为S₁＝[x₁,x₂,x₃…x_m]，待识别本征模态函数为S₂＝[y₁,y₂,y₃…y_n]，两序列间的最优路径为：

ξ(S₁,S₂)＝D(x_m,y_n)+min[ξ(x_m-1,x_n),ξ(x_m-1,x_n-1),ξ(x_m,x_n-1)]

其中，D(x_m,y_n)为S₁和S₂对应元素组成的距离代价矩阵，ξ(S₁,S₂)越小，故障本征模态函数与待识别本征模态函数的相似度越高。

5.如权利要求1所述的基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：

互补集合经验模态分解，包括：

在原始信号中加入p对的高斯白噪声信号，每对白噪声幅值相同但极性相反；

对p个正噪声混合信号进行经验模态分解，并进行集成平均，得到一组IMF+函数；

对p个负噪声混合信号进行经验模态分解，并进行集成平均，得到一组IMF-函数；

对两组集成的IMF+函数和IMF-函数求平均值，得到最终的IMF分量。

6.如权利要求5所述的基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法，其特征在于：

第k+1个分解结果IMFk₊₁，具体为：

其中，R_k(t)＝R_k-1(t)-IMF_k，E₁和E_k均为算子期望，ωⁱ(t)为均值是零的典型高斯白噪声信号，ε_k为系数，I为均值是零的典型高斯白噪声信号数量。