Arc Fault Identification Method Based on Principal Component Analysis and Decision Tree

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2023.04.001

Abstract

Abstract:

The fault current of the fault arc is affected by the load and is not easy to be identified.To solve this problem,the arc fault identification method based on principal component analysis and decision tree was proposed.The principal component analysis method was used to reduce the dimension ality of eight temporal characteristic parameters of current generated by the fault arc.After removing the redundant information,the three kinds of principal components were input into the decision tree as characteristic values to establish a classification model.The proposed method can effectively simplify the decision tree classification model,reduce the time of fault arc identification,and reach the accuracy of fault arc identification of 95%.

Key words: principal component analysis, time domain feature, decision tree, fault arc identification

CLC Number:

TM501.2

LIN Jingyi, WU Jianwen, LI Kui, SHAO Yang, WANG Yao, MA Mingshun, XIA Shangwen, TONG Ziang. Arc Fault Identification Method Based on Principal Component Analysis and Decision Tree[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2023, 0(4): 1-7.

Figures/Tables 13

序号	参数	计算方法
1	平均值的绝对值\|I_avg\|	\|I_avg\|= $1 N ∑ k = 1 N i k$
2	平肩时间百分比P_zero	P_zero= $N z e r o N$ ×100%
3	电流最大变化率v_max	v_max=max[ $i k - i k + 1$ ·f]
4	方差σ²	σ²= $1 N ∑ k = 1 N$ (i_k- $i -$ )²
5	峰值因子X_c	X_c= $i p e a k i R M S$ = $i m a x - i m i n 1 N ∑ k = 1 N i k 2$
6	波形因子X_s	X_s= $i R M S i a r v$ = $1 N ∑ k = 1 N i k 2 1 N ∑ k = 1 N \| i k \|$
7	脉冲因子X_I	X_I= $i p e a k i a r v$ = $i m a x - i m i n 1 N ∑ k = 1 N \| i k \|$
8	裕度因子X_L	X_L= $i p e a k i r$ = $i m a x - i m i n 1 N ∑ k = 1 N \| i k \| 2$

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编号	负载	参数
1	电阻	23 Ω
2	电动工具	550 W
3	开关电源	700 W
4	卤素灯	600 W
5	电子调光灯	500 W
6	吸尘器	1 000 W
7	电容起动电动机	2 200 W
8	电热箱并联电动工具	电热箱1 500 W 电动工具550 W
9	吸尘器并联电动工具	吸尘器1 000 W 电动工具550 W

时域特征	第一主成分	第二主成分	第三主成分
平均值的绝对值	0.318 1	-0.350 1	0.427 3
平肩时间百分比	-0.011 0	0.619 7	0.493 0
电流变化率	0.437 8	-0.136 4	-0.073 6
方差	0.179 2	-0.541 9	0.405 4
峰值因子	0.401 9	0.124 8	-0.447 9
波形因子	0.348 0	0.377 7	0.378 2
脉冲因子	0.442 6	0.124 5	-0.244 8
裕度因子	0.443 3	0.086 2	-0.031 8

数据处理方式	故障电弧识别准确率/%
未降维	81.54
主成分分析法降维	95.38

模型名称	训练时长/s	诊断时长/s	综合时长/s	故障电弧识别准确率/%
决策树	2.42	0.16	2.58	95.38
支持向量机	3.65	2.47	6.12	90.77
K近邻	1.71	0.24	1.95	81.54
朴素贝叶斯	6.98	1.85	8.83	72.31