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J-GLOBAL ID：201802281458740086   整理番号：18A0649206

スライディング離散Fourier変換に基づく直列直流アーク故障認識【JST・京大機械翻訳】

A Series DC Arcing Fault Recognition Method Based on Sliding Discrete Fourier Transform

著者 (5件)： Wang Yao (省部共建電工装備可靠性与智能化国家重点実験室(河北工業大学)天津 300130) ,  Li Yang (天津工業大学電气与自動化学院 天津 300387) ,  Ge Leijiao (天津大学電气自動化与信息工程学院 天津 300072) ,  Niu Feng (省部共建電工装備可靠性与智能化国家重点実験室(河北工業大学)天津 300130;浙江大学電气工程学院 杭州 310027) ,  Li Kui (省部共建電工装備可靠性与智能化国家重点実験室(河北工業大学)天津 300130)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 32  号： 19  ページ： 118-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 直流電力供給システムにおいて,直列直流アーク故障は検出が難しいため,脅威システムの安全運転の最も重要な要素になる。既存の故障アーク認識法の複雑さと低いリアルタイム性の欠点を克服するために,スライディング離散Fourier変換(DFT)に基づく直列直流アーク故障認識法を提案した。時間領域と周波数領域の解析により,アークの初期段階が直流アーク故障の認識の最適時期であり,この段階でのアーク電流のスペクトル特性に基づいて,滑り周波数が40kHz,80kHzおよび100kHzであることを示した。アルゴリズムの分解能と実時間の要求を考慮して,200μsの時間窓を用いて,アーク電流を解析し,200時間の窓を用いて,平均雑音除去を行った。結果により、アーク故障前後の滑りDFTスペクトルは三つの特徴周波数点において明らかな変化があり、滑りDFTアルゴリズムが直列直流アーク故障識別の実行可能性を検証したことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数 ,  *直流 ,  スペクトル ,  *故障 ,  周波数領域 ,  アルゴリズム ,  *アーク放電 ,  雑音除去 ,  分解能
準シソーラス用語： 故障識別 ,  時間窓 ,  スペクトル特性 ,  アーク電流 ,  時間領域 ,  *離散Fourier変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Series DC arcing ,  arcing fault ,  fault detection ,  sliding discrete fourier transform

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電磁気学一般  (BD01020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 離散Fourier変換 ,  直列 ,  直流 ,  アーク ,  故障