随着居民用电的日益增多,电气火灾事故的威胁也日益严重。发生电弧故障时,很小的电弧电流都能产生局部高温,一旦周围有可燃物就容易导致火灾发生。传统的断路器或保护装置都无法对电弧故障提供全面的防护,因此研究低压电弧故障的特征并提出诊断方法具有重要的意义。我国对低压电弧故障的研究还处于起步阶段,为了研究适用于我国居民用电环境下的电弧故障诊断方法,本文主要完成了以下工作:首先参考美国UL1699标准搭建了频率50Hz,交流220V电压下的电弧故障实验平台,并针对几种典型的负荷进行了广泛的实验,将不同状况下的实验数据记录备份。然后将自组织映射神经网络引入电弧故障研究领域,利用大量的实验数据进行聚类分析。根据聚类结果总结出了低压电弧故障的典型特征:“电流零休”现象、正负半波不对称、周期性破坏、高频谐波含量较高。同时提出了电弧故障的诊断方案。最后设计了电弧故障断路器(AFCI)的硬件和软件结构,并制作了样机。借助搭建的电弧实验平台对样机进行了测试,以此来验证本文提出的电弧故障诊断方案。经测试本文研制的样机在发生电弧故障后能立即动作,验证结果符合本文的预期目标。本文的研究以实验数据为依据,尊重事实。利用自组织映射神经网络对不同负荷下的实验数据进行聚类分析,总结出的典型特征具有普遍意义。提出的诊断方法容易实现,完全能够满足实时诊断的需求。根据样机的测试结果表明,本文提出的电弧故障诊断方法可靠有效,对我国的电弧故障保护技术具有指导意义和应用价值。