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申请/专利权人：中国民航大学

摘要：本发明公开了一种交流故障电弧检测方法和系统，包括：获取航空电缆中离散的电流信号，采用经验模态分解算法将离散的电流信号分解为各阶模态分量、并重构电流信号，按周期划分重构的电流信号，获取每个周期的Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征数据，构建CNN‑LSTM混合神经网络，将Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征输入CNN‑LSTM混合神经网络，实现交流电弧故障检测。该方法可以增强航空电缆交流电弧故障识别能力，提高电弧故障检测准确率和鲁棒性，并且CNN‑长短期记忆神经网络LSTM的结构更为简单，使得电弧故障识别速度更快。

主权项：1.一种交流故障电弧检测方法，其特征在于，包括：获取航空电缆中离散的电流信号；采用经验模态分解算法将离散的电流信号分解为各阶模态分量、并重构电流信号；按周期划分重构的电流信号，获取每个周期的Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征数据；构建CNN-LSTM混合神经网络；将Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征输入CNN-LSTM混合神经网络，实现交流电弧故障检测；所述重构电流信号的步骤，包括：初始化计数器i＝1和预设值r预设、循环次数imax；将采用经验模态分解算法分解的离散电流信号的每一阶模态分量与离散电流信号归一相关系数做相关运算，得到归一相关系数ri： 其中，IMFi表示离散电流信号的每一阶模态分量，表示离散电流信号；比较ri与r预设，若ri≥r预设，则保存ri，否则计数器i加一、并重新计算ri，直到i达到循环次数imax；将存储的模态分量相加得到重构电流信号；还包括测试和训练CNN-LSTM混合神经网络，其步骤包括：将Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征数据集按8:2划分为训练集和测试集；采用网格搜索法寻找最优初始学习率、批大小参数，确定CNN-LSTM混合神经网络迭代次数W，初始化训练次数v＝1；通过卷积神经网络CNN进行模型训练，提取Hurst指数、间谐波方差、小波能量熵三维特征数据的特征信息；利用长短期记忆神经网络LSTM学习特征信息；利用误差反向传播进行CNN-LSTM混合神经网络参数更新；比较训练次数v与W大小，若vW，那么结束训练；否则继续迭代训练操作；输入测试集，进行故障电弧识别。

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