【摘 要】
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智能低压漏电保护器是当前电网中用于保证线路与设备安全防止人身触电事故的重要组成部件。在智能化的发展趋势下,智能低压漏电保护器逐渐多功能化、信息化同时伴随着复杂化,其复杂化结构意味着故障率的增加。为提升其自身的安全性和可靠性,本论文提出了一种新颖的智能低压漏电保护器故障诊断系统,包括硬件系统、软件算法模型和上位机界面三个部分,采用了基于数据驱动的神经网络故障诊断方法,利用硬件系统进行数据采样,将提取
【基金项目】
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河北省自然科学基金（E2020202204）
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智能低压漏电保护器是当前电网中用于保证线路与设备安全防止人身触电事故的重要组成部件。在智能化的发展趋势下,智能低压漏电保护器逐渐多功能化、信息化同时伴随着复杂化,其复杂化结构意味着故障率的增加。为提升其自身的安全性和可靠性,本论文提出了一种新颖的智能低压漏电保护器故障诊断系统,包括硬件系统、软件算法模型和上位机界面三个部分,采用了基于数据驱动的神经网络故障诊断方法,利用硬件系统进行数据采样,将提取的信号波形数据进行神经网络训练测试,最终将深度可分离卷积神经网络嵌入主控芯片中实现对保护器故障的分析和识别。经过实际验证,该故障诊断系统可以准确定位故障并提供故障信息,提高监测效率和准确性。论文主要从以下几方面展开工作:首先,对故障诊断系统进行整体方案设计并完成硬件系统搭建。通过对智能低压漏电保护器的常见故障进行分析与归类,确定故障类型与故障原因;依据检测故障类型,对故障诊断系统硬件部分进行方案设计并进行器件选型,完成各种功能电路的设计实现。主要包括模拟信号采集的电流信号采集电路、漏电信号采集电路和电压信号采集电路以及相关外围电路,如电源系统电路、通信电路等进行了设计。其次,对当前几种主流神经网络故障诊断方法进行对比分析,提出采用具有轻量化特征的深度可分离卷积神经网络作为智能低压漏电保护器故障诊断系统的算法模型。课题通过实际采样的波形验证了建立的故障理论模型。使用模拟信号采集电路部分对各种故障波形进行采样,构建了全面的智能漏电保护器的故障数据集。通过仿真试验获得了良好的故障分类效果,并使用真实数据对网络模型进行了验证测试,为实现轻量化神经网络在嵌入式上运行提供了基础。最后,对智能低压漏电保护器故障诊断系统的软件部分进行设计与实现。根据系统总框图将系统模块化,详细设计了各部分的软件实现方法和工作流程。软件系统包括故障诊断算法的嵌入实现、模拟信号采集模块软件设计、通信模块软件设计以及人机交互模块软件设计等多个模块。同时为实现人机的高效交互和数据管理设计了上位机软件。经过故障诊断系统测试,该轻量化网络能够在嵌入式移动端准确判断故障类型和位置,极大提高检测效率和智能化水平。
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