电弧故障检测算法全解析

故障电弧检测算法概述

故障电弧检测通常涉及分析电流或电压波形中的高频噪声、波形畸变等特征。常见方法包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换、机器学习分类等。以下是分步骤的实现方法。

---

电流信号模拟与特征提取

使用Python模拟含噪声的电流信号，并提取高频特征：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft

# 模拟正常电流信号（50Hz正弦波）
t = np.linspace(0, 0.1, 1000)
normal_current = 10 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t)

# 添加故障电弧噪声（高频脉冲）
fault_arc = 2 * np.random.randn(1000) * (np.random.rand(1000) > 0.98)
faulty_current = normal_current + fault_arc

# FFT分析
fft_normal = np.abs(fft(normal_current))
fft_faulty = np.abs(fft(faulty_current))
freq = np.linspace(0, 5000, 1000)

plt.plot(freq[:100], fft_normal[:100], label="Normal")
plt.plot(freq[:100], fft_faulty[:100], label="Faulty")
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.legend()
plt.show()

---

小波变换检测瞬态特征

利用PyWavelets库捕捉高频瞬态信号：

import pywt

# 使用Daubechies小波分解
coeffs = pywt.wavedec(faulty_current, 'db4', level=5)
# 高频系数阈值处理（去噪）
threshold = 0.5 * np.max(np.abs(coeffs[-1]))
coeffs[1:] = [pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs[1:]]
# 重构信号
reconstructed = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

plt.plot(t, faulty_current, label="Original")
plt.plot(t, reconstructed, label="Denoised")
plt.legend()
plt.show()

---

机器学习分类（SVM示例）

提取特征后训练分类模型：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 特征提取：谐波幅值、波形熵等
def extract_features(signal):
    fft_vals = np.abs(fft(signal))
    harmonics = [fft_vals[i] for i in range(50, 500, 50)]
    entropy = -np.sum(fft_vals * np.log(fft_vals + 1e-10))
    return harmonics + [entropy]

# 生成训练数据
X = [extract_features(normal_current if i < 500 else faulty_current) for i in range(1000)]
y = [0] * 500 + [1] * 500  # 标签：0=正常, 1=故障

# 训练SVM
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf = SVC(kernel='rbf').fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

---

故障电弧串扰解决方法

串扰问题通常由线路耦合或共模干扰引起，可通过以下方式缓解：

硬件层面

• 使用屏蔽电缆或双绞线降低电磁耦合。
• 增加共模扼流圈或滤波器抑制高频噪声。

软件层面

• 差分信号处理：采集差分电流信号（如霍尔传感器）。
• 自适应滤波：

from scipy.signal import lfilter

# LMS自适应滤波器
def lms_filter(reference, primary, step_size=0.01):
    n = len(primary)
    weights = np.zeros(100)
    output = np.zeros(n)
    for i in range(100, n):
        x = reference[i-100:i]
        output[i] = np.dot(weights, x)
        error = primary[i] - output[i]
        weights += step_size * error * x
    return output

denoised_signal = lms_filter(reference_noise, faulty_current)

---

完整检测流程代码

整合上述模块的示例：

def arc_detection_pipeline(current_signal):
    # 1. 小波去噪
    coeffs = pywt.wavedec(current_signal, 'db4', level=5)
    coeffs[1:] = [pywt.threshold(c, 0.5*np.max(np.abs(coeffs[-1])), 'soft') for c in coeffs[1:]]
    denoised = pywt.waverec(coeffs, 'db4')
    
    # 2. 特征提取
    features = extract_features(denoised)
    
    # 3. 分类预测
    return clf.predict([features])[0]  # 返回0/1