【摘 要】
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本文系统地分析了矿井电缆故障产生的原因和目前国内外电缆故障定位的方法,通过对各种方法的分析对比以及对矿井电缆故障行波的分析,围绕如何进一步提高矿井电缆故障定位的精
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本文系统地分析了矿井电缆故障产生的原因和目前国内外电缆故障定位的方法,通过对各种方法的分析对比以及对矿井电缆故障行波的分析,围绕如何进一步提高矿井电缆故障定位的精度进行了一系列深入地分析和研究,最终确定了基于多小波神经网络的煤矿井下动力电缆故障定位的方案。首先,本文详细地论述了故障暂态行波的传输特性,针对小波分析无法精确捕捉行波波头、小波变换后各个尺度上的位置不同的问题,提出了利用多小波分析检测故障暂态行波的方法,并详细地阐述了多小波预处理的必要性和多小波变换的信号奇异性检测原理。其次,在Matlab仿真环境下,建立了矿井电缆故障定位模型,并利用多小波变换的奇异性检测理论和模极大值理论对电缆故障信号进行了仿真分析。仿真结果表明:多小波具有很强的信号分析能力,而且其紧支撑性能防止能量泄漏;正交性能提高多小波变换的计算速度;对称性则使多小波变换后各个尺度上奇异点的位置不会发生偏移,并且多小波定位结果不受过渡电阻和故障初始角的影响,具有较高的定位精度。最后,针对多小波变换在非理想状态下对矿井电缆故障定位精度不高的问题,本文提出了多小波神经网络定位方法,即以多小波变换的模极大值矩阵作为BP神经网络训练的输入样本对其进行训练,然后利用BP神经网络的非线性映射能力和泛化能力实现故障距离的映射。通过理论分析和仿真研究得出该方法具有较好的自学习能力、非线性映射能力,并且学习效率高,收敛速度快,能有效地实现故障定位。
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