基于OS-EM-ELM的边缘侧串联电弧故障检测方法

摘要

电弧故障的高度随机性、复杂性使得其难以被准确识别。针对传统电弧识别算法对硬件算力要求高、实时性较低且一旦固定无法更改的问题,提出一种适用于边缘计算、多负载种类和多特征结合的误差最小化极限学习机(EM-ELM)电弧故障检测方法。通过快速傅里叶变换(FFT)、db4小波分解,提取周期均值差、脉宽百分比、间谐波因数及小波高频能量,作为边缘侧电弧故障检测算法的输入特征。在此基础上提出结合在线序列(OS)方法的OS-EM-ELM方法,运用现场运行数据对算法进行改进,提高适应性。实验结果表明,所提方法能有效地区分正常和电弧故障的波形,且适用于多种类型负载同时工作的复杂情况,计算量小,可实现在线训练,适应性强,应用成本低,更加符合电弧检测装置边缘计算的要求。