[发明专利]基于自卷积的故障电弧特征提取方法及装置、电子设备

说明书

本发明公开了一种基于自卷积的故障电弧特征提取方法及装置、电子设备。包括：剪切故障电弧波形，获得第一数据，其中含有故障电弧信息；处理第一数据得到第二数据并作为该类型故障电弧检测的专用卷积核，其中处理过程包括调整均值；将传感器采集到得到并进行预处理的电网信号作为第三数据；使用第二数据与第三数据进行卷积计算得到第四数据，其中，卷积计算使得故障电弧信号与正常电网信号在幅值上分离，达成提取故障电弧特征的功能；对第四数据进行特征识别处理，得到第五数据，其中第五数据中含有用电设备是否发生故障电弧的信息。通过本发明解决了传统故障电弧特征提取方法如小波变换卷积核通用导致的特征提取效果不好和参数过多问题。

技术领域

本申请涉及特征提取方法领域，具体而言，涉及一种基于自卷积的故障电弧特征提取方法及装置、电子设备。

背景技术

近年来，电器火灾成为对生命财产安全愈发愈大的威胁，在引发电器火灾的因素中，故障电弧造成的危害不容忽视。故障电弧在极短时间内发生并且积累的故障电弧会引发火灾。

传统的故障电弧特征提取方法如小波变换卷积核通用导致的特征提取效果不好和参数过多使得故障电弧检测成为难题。

相关技术中存在的上述问题，并且尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种基于自卷积的故障电弧特征提取方法及装置、电子设备，以解决故障电弧危害大但现有的故障电弧特征提取方法特征提取效果不好、参数量大占用硬件资源量多的问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种基于自卷积的故障电弧特征提取方法，包括：

剪切故障电弧波形，获得第一数据，所述第一数据中含有故障电弧信息；

对所述第一数据进行处理，得到第二数据；

将传感器采集得到并进行预处理的电网信号作为第三数据；

使用所述第二数据与第三数据进行卷积计算得到第四数据；

对所述第四数据进行特征识别处理，得到第五数据，所述第五数据中含有用电设备是否发生故障电弧的信息。

进一步地，所述故障电弧波形选自：

家用电器发生故障电弧时被传感器采集的并联或串联的电信号波形；

家用电器发生故障电弧时的物理信号波形；

互联网上开源的故障电弧信号波形；

其中所述故障电弧信息选自：

故障电弧信号波形突变的区域；

符合家用电器作为负载的故障电弧信号波形的区域；

在无故障电弧时信号波形为正常电网的缓变谐波，在无故障电弧时信号波形为家用电器作为负载的正常电网的缓变谐波。

进一步地，剪切故障电弧波形，获得第一数据，包括：

剪切完整的故障电弧波形或剪切完整的故障电弧波形的左半部分或右半部分，获得第一数据。

进一步地，对所述第一数据进行处理，得到第二数据，包括：

如果剪切的故障电弧波形是完整的故障电弧波形，则调整所述第一数据的均值，使均值为0，从而得到第二数据；

如果剪切的故障电弧波形是完整的故障电弧波形的左半部分或右半部分，则处理包括中心对称复制和调整均值，从而得到第二数据，其中中心对称是复制故障电弧波形的左半部分或右半部分作为故障电弧波形的右半部分或左半部分与原故障电弧波形的左半部分或右半部分拼接，构造一个完整的故障电弧波形，其中调整均值使构造的一个完整的故障电弧波形均值为0。