公开(公告)号：CN108061832B

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201711261914.3

申请日：2017-12-04

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 刘艳丽 ,  李国华 ,  王智勇 ,  郭凤仪 ,  轩富强 ,  徐显能 ,  李颖

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明属于故障电弧仿真领域，尤其涉及基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法，包括以下步骤：1)利用串联型故障电弧实验系统进行串联型故障电弧实验；2)计算在不同实验条件下Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数τm、α、PS、β；3)计算初始电弧电导的最优值g0u；4)建立预测Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数和初始电弧电导的最优值的神经网络黑箱模型；5)建立串联型故障电弧的仿真模型，并对故障电弧进行仿真分析。与现有技术相比，本发明可预测不同电路条件下串联型故障电弧数学模型参数，进而建立串联型故障电弧系统仿真模型，为无法进行现场实验条件下对串联型故障电弧进行特征分析及故障诊断开辟了新的思路。

公开(公告)号：CN108061832A

公开(公告)日：2018-05-22

申请号：CN201711261914.3

申请日：2017-12-04

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 刘艳丽 ,  李国华 ,  王智勇 ,  郭凤仪 ,  轩富强 ,  徐显能 ,  李颖

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明属于故障电弧仿真领域，尤其涉及基于神经网络黑箱模型的串联型故障电弧仿真方法，包括以下步骤：1)利用串联型故障电弧实验系统进行串联型故障电弧实验；2)计算在不同实验条件下Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数τm、α、PS、β；3)计算初始电弧电导的最优值g0u；4)建立预测Mayr‑Schwarz故障电弧数学模型参数和初始电弧电导的最优值的神经网络黑箱模型；5)建立串联型故障电弧的仿真模型，并对故障电弧进行仿真分析。与现有技术相比，本发明可预测不同电路条件下串联型故障电弧数学模型参数，进而建立串联型故障电弧系统仿真模型，为无法进行现场实验条件下对串联型故障电弧进行特征分析及故障诊断开辟了新的思路。