矿山供配电系统中电缆与电缆、电缆与电气设备之间常采用电连接器实现电气连接,应用数量较大。矿山环境恶劣,尤其是煤矿井下环境潮湿、空间狭小、工作面设备频繁搬运,电连接器松动、锈蚀等故障时有发生,故障状态下电连接器接触电阻将增大、接触面温度升高,继而产生火花放电,严重时将引发串联故障电弧,轻则造成供电中断,重则引发火灾等安全事故。串联故障电弧发生时,时变电弧电阻与负载呈串联结构,造成回路阻抗增大、电流变小,现有的过流保护装置无法实现保护,因此,研究串联故障电弧的检测方法具有一定的意义。以三相电动机及变频器为负载,研制了三相串联故障电弧实验平台,开展了串联故障电弧实验。分析了单相电流波形（以A相为例）,回路中任意一相发生串联故障电弧时,A相电流均具有故障电弧特征,且故障电弧特征出现的相位与故障电弧发生的线路有关,针对A相电流特征,提出采用A相电流实现故障电弧的检测及选线。论文主要工作如下:（1）提出了两级分块奇异值分解（TBSVD）算法,不同线路发生故障电弧时,A相电流主要区别在于故障特征幅值和出现的相位,常规奇异值分解（SVD）算法提取矩阵的全局特征,难以区分不同线路发生的故障电弧。TBSVD将构建的特征矩阵分成若干小块,分别求取每个小块的奇异值并顺序放置在奇异值矩阵中,再次求取奇异值矩阵的奇异值作为故障电弧特征,TBSVD可以较好的描述矩阵的局部特征,并获得较少维数的特征向量,便于识别利用。（2）采用TBSVD算法提取故障电弧特征时,采用一维电流信号构建故障电弧特征矩阵至关重要。首先对A相电流进行小波阈值降噪、分段聚合近似（PAA）和一阶差分预处理,然后采用改进吸引子轨迹矩阵（IATM）、分数阶傅里叶变换（FRFT）、S变换（ST）、魏格纳分布（WVD）四种方法建立特征矩阵,并利用TBSVD提取故障电弧特征。（3）采用粒子群（PSO）算法结合网格搜索（GS）实现支持向量机（SVM）参数的寻优;PSO-GS结合了 PSO和GS的优势,前期采用PSO快速寻找最优解附近位置,根据PSO的寻优结果确定GS的寻优区间,并在此区间内进行搜索,最终得到全局最优解。（4）采用经PSO-GS寻优的SVM建立故障电弧识别模型,分别测试IATM-TBSVD、FRFT-TBSVD、ST-TBSVD、WVD-TBSVD四种特征提取方法的故障电弧检测及选线准确率,四种故障特征提取方法的故障电弧检测准确率均超过了 85%,但只有FRFT-TBSVD算法的故障选线准确率超过了 85%。FRFT即包含时域特征,也包含了频域特征,相比其他方法具有一定的优势。（5）采用六种负载开展了单相多负载回路串联故障电弧实验,分析了干路电流波形;当某一支路发生故障电弧时,受其他支路正常工作电流影响,故障电弧特征被削弱。采用FRFT-TBSVD算法提取干路电流预处理信号中的故障电弧特征,结合SVM模型测试故障电弧检测及选线准确率,FRFT-TBSVD+SVM算法对单相多负载回路中的故障电弧检测及选线准确率均超过了 90%;验证了算法在单相多负载回路中的适用性。该论文有图49幅,表11个,参考文献144篇。