一种基于压缩感知的多特征融合的直流故障电弧检测方法

本发明属于直流电弧故障检测技术领域，具体是公开了一种基于压缩感知的多特征融合的直流故障电弧检测方法。针对直流串联故障电弧实时监测导致海量数据处理和存储问题以及对于监测电弧信号单一条件下存在误判率较高的问题。本发明提出利用压缩感知技术从海量数据中获取压缩感知域数据，大幅度的削减电弧信号的存储和处理的数据量，并提取电弧发生时的弧声信号与电流信号相结合，实现多特征融合的故障电弧监测。结合BP神经网络进行决策，准确率高达99％，可有效区分正常信号与故障电弧信号。基于该检测方法，设计了一个电弧监测界面，通过该监测界面，可以实时的获取电弧信号以及声音信号，使得电弧监测更加实时化和方便化。