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刘艳丽: 作品数：55 被引量：231H指数：9; 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅青年基金辽宁省教育厅资助项目更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术矿业工程电子电信更多>>

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电连接器串联型电弧故障识别方法被引量：3: 2018年; 为提高供电系统的可靠性,采用自研的串联型故障电弧发生器开展了不同负载类型、不同电流下的串联型故障电弧实验.以故障电弧电流信号为研究对象,对时间序列进行时域、频域特性分析,提取故障电流在时域、频域的特征参数,构建串联型故障电弧的特征向量,采用主成分分析方法对特征向量进行去冗余、降维处理.最后以主成分分析后的特征向量作为输入,从可靠性角度对比分析LVQ神经网络与K近邻算法故障诊断的优越性,建立了经K循环寻优处理后的K近邻串联型故障电弧诊断模型,并对诊断模型进行了抗扰动分析、泛化性分析.结果表明,该方法能有效地实现对电连接器串联型故障电弧的识别.; 刘艳丽郭凤仪陈昌垦张西瑞朱连勇李秀菊; 关键词：特征参数 K近邻故障识别

一种基于状态的电气系统事故趋势的确定方法: 本发明公开了一种基于状态的电气系统事故趋势的确定方法，特点在于：就影响电气元件可靠性的两个重要因素：工作时间（t）和工作...; 王雨虹刘艳丽王伟

电动汽车串联型电弧故障检测方法被引量：5: 2023年; 电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。; 刘艳丽王浩张帆; 关键词：电动汽车

串联型故障电弧的实验研究: 2018年; 为准确识别不稳定串联故障电弧、合闸操作电弧、负载正常工作电流信号,开展了串联型故障电弧模拟实验.首先对三种电流信号进行小波包分解及重构,求取重构信号的信息熵;然后对信息熵进行K均值聚类分析,从而区分出正常工作电流信号及电弧电流信号;最后求每种负载在发生串联型故障电弧及合闸操作电弧时相邻两周期电流信号导数最大值比值,并设定相邻两周期导数最大值比值阈值,实现对不稳定串联型故障电弧及合闸操作电弧的识别,防止断路器对故障电弧的误判,进而提高供电系统的可靠性.; 刘艳丽郭凤仪李磊吴仁基任雪王喜利; 关键词：信息熵 K均值聚类供电可靠性

基于轻量卷积和模型优化的电弧故障检测方法: 2024年; 在电动汽车电路系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等事故。为进行电动汽车中的串联型电弧故障研究,首先,搭建了电动汽车电弧故障实验平台,详细分析了不同工况下干路电流波形变化的原因与规律。由于电弧故障检测的高实时性需求,本研究采用了轻量型的卷积操作,即深度可分离卷积,基于深度可分离卷积搭建了电弧故障检测网络,实现了电动汽车电弧故障的检测与故障线路的判别。然后,针对低维度空间中深度可分离卷积特征提取能力受限的问题,本研究对其进行了改进,提出了特征表达能力更加优越的卷积操作:分组可分离卷积。最后,采用了递进式的阶梯结构,从网络浅层至深层,分组可分离卷积内每组的卷积核数量逐渐下降,在保证检测精度的前提下,实现了网络架构的精简与优化。进一步地,对检测模型进行了卷积核尺寸调优,并在结构中添加了轻量化注意力机制。在模型的训练过程中,应用了动态学习率调整策略。通过一系列的模型优化措施,系统性地增强了模型的运行效率与检测精度。模型的检测准确率达到96.76%,同时具有较好的泛化和抗干扰能力。; 刘艳丽王浩张帆; 关键词：电动汽车

一种具有晶闸管故障诊断功能的复合式无弧交流接触器: 本发明提供一种具有晶闸管故障诊断功能的复合式无弧交流接触器，包括交流接触器本体、并联分流支路和检测控制装置，并联分流支路分别并联在交流接触器本体的三相主触点两端；各相并联分流支路均包括电流检测单元、双向晶闸管、晶闸管自检...; 郭凤仪王宝巍刘艳丽徐连洲王喜利李斌李坤孟娜; 文献传递

多负载回路串联型故障电弧智能诊断及选线方法研究: 2023年; 低压用电系统线路结构复杂,负载形式多样,因线路老化、接触不良等原因发生串联型故障电弧时,现有的故障电弧断路器通常只能对单相单负载回路进行保护,难以检测到下级线路发生的故障。因此,在AC 220 V下搭建了家用多负载回路串联型故障电弧试验平台,开展各支路及干路故障下的故障电弧试验,获得不同工况下发生故障电弧时的干路电流数据,并将其作为样本建立模型样本库来训练建立的一维卷积神经网络。经过大量训练,建立的家用多负载回路串联型故障电弧诊断及选线模型在验证集上的准确率达到了98.6%。随后使用测试集中的连续电流数据对模型的鲁棒性、抗扰性及泛化性进行测试,最后将训练好的模型导入树莓派中进行运行时间测试,结果表明其检测时间满足UL标准的要求,但在投入实际应用前,仍需要对模型做进一步优化使得其更适合在嵌入式系统上运行。; 刘艳丽张晓乐吕正阳徐振豪刘洋; 关键词：故障选线

基于OD-LTP的振动条件下串联型故障电弧检测方法研究: 2024年; 当三相异步电动机发生机械振动时,主回路中接触不良的电气接触点在振动作用下会产生串联型故障电弧,进而影响电路安全甚至引发电气火灾。而振动条件会加剧了故障电弧信号的复杂性,因此本文以回路电流信号为研究对象,提出了一种振动条件下的高实时性串联型故障电弧检测方法。首先通过构建滑动记忆矩阵对实验电流数据进行动态保存,其次通过正交方向改进局部三值化模式(orthogonality direction local ternary pattern,OD-LTP)提取滑动记忆矩阵的纹理特征,最终将统计的OD-LTP图像的灰度分布直方图幅值作为特征向量,通过基于沙猫群优化(sand cat swarm optimization,SCSO)的支持向量机(support vector machine,SVM)建立振动串联型故障电弧检测模型。本文通过对比不同矩阵参数,得到最佳的滑动记忆矩阵尺寸,最终所提方法对故障电弧识别的准确率达到99.2%。通过对不同工况、不同特征提取方法对比分析,表明本文提出方法不仅适用于不同工况运行的工业电机变频器系统,其相对于其他特征提取方法也具有较高的实时性。; 刘艳丽张凌玮吕正阳王家林; 关键词：快速性

应用D-RMS算法识别电缆接头的火花放电故障被引量：1: 2015年; 为有效预防电缆火灾事故,采用差值-均方根(D-RMS)算法来识别电缆接头松动时产生的火花放电现象.利用自行研制的实验平台,开展了5种回路电流、4种松动状态下的电连接松动故障实验,获取了大量的实验数据.采用差值-均方根算法统计出每一种运行状态下接触电压波形的变异比、变异区间和变异区间长度等特征参数,作为故障识别的基准参数.将待测接触电压波形的变异比与4种运行状态下接触电压波形的变异区间进行比对,可以判断出待测接触电压波形所表征的运行状态,进而区分出栓接电缆接头是否存在火花放电故障.研究表明:该方法简单有效,可以用于识别电缆接头松动时产生的火花放电故障.; 王金龙王智勇陈艳君王贺郑志强刘艳丽张建飞; 关键词：火花放电故障识别接触电压

基于WVD和OEW算法识别矿用栓接电缆电连接松动故障被引量：9: 2015年; 为深入研究栓接电缆电连接松动故障的典型特征,实现故障识别,以铜-铜电缆接头作为研究对象,利用电缆接头松动故障实验平台开展了不同电流、不同松动程度条件下的松动故障实验。提出了基于Wigner-Ville(WVD)及客观熵权(OEW)的松动故障识别方法。运用WVD对回路电流进行变换,使其具有联合时频特征,然后提取该信号的时间边缘和频率边缘,进而计算回路电流的平均能量和基频能量。以回路电流的极差、平均能量、基频能量作为故障特征参数,采用OEW算法确定特征参数的权值,并构造加权规范化矩阵,结合最优距离准则(ODC)和硬判决规则识别松动故障。实验表明,该方法能够有效识别栓接电缆的电连接松动故障。; 郭凤仪陈艳君王智勇郑志强王贺刘艳丽; 关键词：WVD

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