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由于飛機內(nèi)空間狹小，航空電纜排線復雜，加之高空中的強氧化環(huán)境、粒子射線以及水汽的影響，使得航空電纜容易受到損害。此外，在飛機起飛和降落的過程中，受到氣流影響，飛機的飛行狀態(tài)發(fā)生改變，引起的連續(xù)振動會導致電纜線束發(fā)生彎曲、摩擦甚至折斷的現(xiàn)象，繼而發(fā)生航空交流電弧故障，進而可能引發(fā)空難。因此，研制電弧故障斷路器（Arc Fault Circuit Breaker, AFCB）是十分必要的。綜上，尋求一種能夠快速、準確地識別電弧故障的方法對于AFCB的研發(fā)和相關(guān)標準的修改都將具有重要意義。

河北工業(yè)大學電器研究所的研究人員研究了眾多的電弧故障識別策略，但是都不能很好地解決問題。利用傳統(tǒng)的單一指標檢測法進行故障識別的時候，正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)往往存在一定的重疊數(shù)據(jù)，因此即使確定了識別閾值，仍然有部分數(shù)據(jù)點發(fā)生識別錯誤，使得識別率不高。此外，單一指標檢測法對負載類型及阻值的改變過于敏感，例如，小波變換對于線性負載和非線性負載的檢測頻段是不一樣的，無法使用統(tǒng)一的閾值進行故障識別。

圖1 點接觸試驗原理

圖2 振動試驗原理

圖3 截斷試驗原理

研究人員利用將相空間重構(gòu)和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法進行電弧故障檢測。從所得的電流相平面圖能夠很好地觀察出是否發(fā)生電弧故障，對于非線性負載也有很好的辨識度。利用相平面圖計算出信號的分形維數(shù)，結(jié)果表明，對于不同的試驗類型，雖然故障電流波形差異很大，但是分形維數(shù)均能夠很好地識別出故障電流信號，并且不受采樣頻率變化的影響。

基于相空間重構(gòu)的計盒維數(shù)、信息維數(shù)以及均值比及其標準差和峰峰值在對點接觸、振動和截斷三類試驗進行電弧故障診斷時均表現(xiàn)出良好的特性，克服了單一指標的檢測缺陷，可以為電弧故障識別提供初步的判斷依據(jù)。將傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行遺傳算法優(yōu)化，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、容易陷入局部極值的缺點，故障預測準確率進一步提高，為航空電弧故障診斷提供了新的思路。

以上研究成果發(fā)表在2020年《電工技術(shù)學報》增刊1，論文標題為“基于相空間重構(gòu)的航空電弧故障識別方法”，作者為崔芮華、曹歡。