参照国内现有研究成果与美国UL1699标准搭建串联电弧故障实验平台,采集电弧电流与电弧电压数据,提出线路电流高次谐波含有率分析方法.通过对不同负载电路电流数据高次谐波含有率变化情况的分析,总结出电弧故障引起的高次谐波含有率的变化特征.研究结果表明,电弧故障发生时电流高次谐波含有率出现急剧上升(均值增幅大于15%),同时高次谐波含有率不稳定,激烈波动.

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.

机械设计或文档或dwg文件CAD-旋转电弧传感器机械结构设计.zip

基于MATLAB2014_Simulink的控制论电弧仿真模型源码，常用于接地故障选线仿真，可调整电弧长度等参数，测试电路可观测电弧电压、电弧电流及电弧电阻等。

人工智能-机器学习-精确电弧模型下GIS中VFTO的计算与分析.pdf

基于ANSYS建立了三维有限元模型，采用APDL函数控制单元沿设定轨迹的生死，研究了3种环形路径和2种基板对残余应力的影响．比较分析了不同条件下残余应力及其分布规律。结果表明：同向路径的应力水平最低，加槽基板能够有效地降低残余应力，底部第一主应力平均减少29．86％。基板变形试验与模拟结果吻合，证明了模型的正确性。

人工智能-机器学习-波控CO2短路过渡焊逆变电源电弧系统的计算机仿真研究.pdf

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展，人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究，而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法，采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIC)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输，并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息，电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息，将两种传感器得到的冗余信息

ArcPIC ArcPIC 2D是2D3V真空电弧粒子内仿真代码。 它记录在，并用于产生论文《 （H. Timko，K。Ness Sjobak，L。Mether， S.Calatroni，F.Djurabekova，K.Matyash，K.Nordlund，R.Schneider和W.Wuensch，《等离子体物理学》，2015年4月。

GB14287.4-2014 电气火灾监控系统 第4部分：故障电弧探测器