基于单片机中人工神经网的故障电弧识别研究

作     者：徐丽红 柯拥勤 郑少威 吴君凯 杨志 李保罡 蒋祖立 XU Lihong;KE Yongqin;ZHENG Shaowei;WU Junkai;YANG Zhi;LI Baogang;JIANG Zuli

作者机构：国网福建省电力有限公司莆田供电公司福建莆田351100 华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 厦门理工学院福建厦门361024 

基　　金：国网福建省电力有限公司科技项目“基于5G在电器设备安全智能感知的关键技术研究和应用” 国家自然科学基金资助项目(编号61971190) 

出 版 物：《电工技术》 (Electric Engineering)

年 卷 期：2024年第3期

页      码：59-62页

摘      要：提出了一种基于单片机中人工神经网络的低压串联交流故障电弧识别方法,搭建了交流串联故障电弧实验平台,设计了基于STM32F407ZGT6单片机与AD7606芯片的信号采集板,建立了TensorFlow下的人工神经网络模型。通过采集正常工作和发生故障电弧的电流奇次谐波数据,对人工神经网络模型进行训练,将训练后的人工神经网络导入单片机STM32F407ZGT6中,用于对故障电弧进行识别。实验结果表明该方法可准确识别交流串联故障电弧。

主 题 词：故障电弧 人工神经网络 奇次谐波 TensorFlow 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.03.014

馆 藏 号：203127085...