论文题名: | 城市轨道交通电力电缆短路故障诊断研究 |
关键词: | 城市轨道交通;电力电缆;短路故障;类型诊断 |
摘要: | 随着工业技术的发展,近年来城市轨道交通得到了快速发展。我国人口基数大,随着城镇化率不断提升,城市的拥堵现象凸显。为了改善这种现象,我国各个大城市纷纷加大对城市公共交通建设的投入。城市轨道交通电力系统是轨道交通列车能正常运行的保障,城市轨道交通电力系统运行的安全逐渐成为轨道交通行业关注的热点。因此供电系统电力电缆短路故障诊断成为该行业研究的热点问题。当前重庆轨道交通供电系统电力电缆短路故障的诊断主要依靠人工,但查找故障效率低下。针对目前重庆轨道交通供电系统电力电缆短路故障类型诊断存在的不足,本文所做工作如下: 首先对城市轨道交通电力电缆短路故障类型以及产生的原因进行分析,对城市轨道交通供电系统电力电缆的故障进行分类对比,分析得出城市轨道交通电力电缆短路故障出现的概率是最大的。利用Matlab软件中的电气模块建立仿真模型。对城市轨道交通电力电缆各类短路故障进行仿真实验,研究分析重庆轨道交通电力电缆发生短路故障时的电流及电压波形,为后续的电力电缆短路故障的判别提供理论依据。 其次利用Matlab软件建立仿真模型,设置重庆轨道交通电力电缆不同类型的短路故障,得到重庆轨道交通短路故障时的800组电压暂态波形。本文采用模态分解法对重庆轨道交通电力电缆短路故障信号进行分解与重构。利用信息熵理论对各个频段的能量熵值进行计算,构建在不同短路故障下的特征向量,为重庆轨道交通电力电缆短路故障诊断模型提供数据支撑。 最后建立基于Hopfield和RBF多重神经网络的城市轨道交通电力电缆短路故障诊断模型,利用前面得到的800组故障特征向量进行网络训练以及测试。利用模态分解法分解与重构重庆轨道交通电力电缆短路故障电压信号,结合信息熵理论对各个频段的能量熵值进行计算,从而构造出重庆轨道交通电力电缆短路故障的特征向量。通过城市轨道交通电力电缆短路故障类型诊断算法的对比,进一步说明本文采用多重神经网络对城市轨道交通电力电缆短路故障类型诊断的优越性和有效性。 |
作者: | 彭浩 |
专业: | 工程(电气工程) |
导师: | 张莲;王士彬 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 重庆理工大学 |
学位年度: | 2023 |