一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法。该方法主要流程为：消除电流曲线中的直流偏置；去除电流曲线中的高频噪声并进行光滑处理；根据基尔霍夫效应求解出三种放电模型；利用反卷积对放电电流曲线进行分段拟合和状态判别。本发明专利技术通过反卷积算法实现了火花放电放电模型的分解和判别，提高了放电模型与电流曲线的适配性，从而提升了火花能量计算的准确性。计算的准确性。计算的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法


[0001]本专利技术涉及一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法，主要用于粉尘云最小点火能测试仪、静电感度仪及20L球形爆炸测试仪等评价易燃物质静电安全性能的仪器设备，用分段拟合的思想处理电流曲线，可提高放电模型与电流曲线的适配性，从而提升火花能量计算的准确性。

技术介绍

[0002]粉尘云最小点火能测试仪是用于测定粉尘云爆炸最小点火能量的仪器设备，其火花能量计算的基本原理是：使用高压探头和电流探头测量放电时的电极两端的电压差U和放电电流I随时间的变化曲线，将电压、电流的曲线从数字示波器导出至仪器数据处理软件，利用积分式E＝∫UIdt计算出火花能量。但通常放电电压U和放电电流I之间存在相位差，很难对放电电压和电流曲线进行相位调整，导致积分计算结果中存在量级上的差异。计算的火花能量直接关系到待测粉尘的危险性等级，若所计算的火花能量偏大，则危险性定级偏低，可能带来不可估量的严重隐患；若所计算的火花能量偏小，则危险性定级偏高，给相关生产场所的防爆抑爆设计增加额外成本。
[0003]为更准确的获取火花能量，现有学者提出可以根据积分式E＝∫I(t)2Rdt计算火花能量，以进一步提高火花能量计算的准确性。一般通过基尔霍夫效应求解出三种不同状态的放电模型，用单一放电模型拟合得出平均总电阻R，然后结合电流探头测量放电时电极两端的放电电流I求解出火花能量。但在放电过程中放电模型会不断改变，导致单一放电模型对电流曲线的适配性不强，成为该火花能量计算方法的最大误差来源。所以如何提高放电模型与电流曲线的适配性，从而提升能量计算的准确性，是急需解决的问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提出一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法，其反卷积表现为：通过不断缩小时间范围，使三种不同的放电模型的拟合度高于阈值，以此从零时刻开始分解电流曲线；根据拟合得到的平均总电阻和拟合度选择出每段电流曲线的最佳放电模型，从而使放电模型最优适配于电流曲线，最终实现平均总电阻和火花能量计算准确性的提高。
[0005]本专利技术提供了一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法，包括以下步骤：
[0006]S1、消除电流曲线中的直流偏置。
[0007]S2、去除电流曲线中的高频噪声并进行光滑处理。
[0008]S3、根据基尔霍夫效应求解出三种放电模型。
[0009]S4、利用反卷积对放电电流曲线进行分段拟合和状态判别。
[0010]上述步骤S1其特征在于，去除电流曲线中存在的直流偏置的方法包括但不限于：截取未产生火花时的电流数据并计算其标准差，将超出三倍标准差外的电流数据舍去并计算其平均值，最后将所有电流数据减去该平均值，即去除了电流曲线中存在的直流偏置。
[0011]上述步骤S2其特征在于，去除放电电流曲线中存在的高频噪音的方法包括但不限于：将电流数据进行傅里叶变换，使用滤波器对频率倍数高于正常火花放电频率5倍的高频噪声信号进行滤除，去除放电电流曲线中存在的高频噪声可使S4步骤中反卷积分解更加准确。
[0012]上述步骤S3其特征在于，包含以下步骤：
[0013]S3
‑
1、根据基尔霍夫效应建立方程：其中C为已知储能电容，R和L为放电电路中总电阻值和总电感值，U0为储能电容两端的初始电压，t为放电时间，I为放电电流。
[0014]S3
‑
2、对所述方程进行求解，计算出三种不同状态的放电模型：
[0015]当时为过阻尼模型，其中C1，C2为常量，r1，r2为对求解所得到的两个不同实根。
[0016]当时为临界阻尼模型，I＝(C1+C2)
·
e
rt
，其中r为对求解所得到的两个相同的实根。
[0017]当时为欠阻尼模型，I＝e
at
·
(C
1 cos(βt)+C
2 sin(βt))，其中
ɑ
，β为复数解的实部和虚部。
[0018]该方法根据基尔霍夫效应，可有效计算出电流曲线所适配的放电模型，为后续步骤S4提供模型支撑。
[0019]上述步骤S4其特征在于，包含以下步骤：
[0020]S4
‑
1、将t＝0时计算出的初始值：带入S3
‑
2所述放电模型，计算出t
i
～t
i+1
时间段所适配的放电模型，其中i为从零开始增加的正整数，且t0＝0。
[0021]S4
‑
2、分别将放电模型根据最小二乘拟合对电流曲线进行拟合，且拟合度需要大于百分之九十七，若存在不符合的放电模型，则减小t
i+1
值继续对该电流曲线进行拟合。
[0022]由过阻尼、临界阻尼、欠阻尼放电模型拟合可得：平均总电阻：R
i1
，R
i2
，R
i3
以及拟合度：R
‑
squared
i1
，R
‑
squared
i2
，R
‑
squared
i3
。
[0023]其中，第一段(i＝0时)平均总电阻需满足，与放电间隙短路时的电路电阻值相近；其余段平均总电阻需满足，阻值加速增加的规律。
[0024]S4
‑
3、判断平均总电阻是否符合要求，然后根据拟合度最优原则，选择出最佳放电模型为I
i
。
[0025]若R
‑
squared
i1
所对应的模型为最佳模型，则该段放电模型为过阻尼模型；同理若R
‑
squared
i2
或R
‑
squared
i3
所对应的模型为最佳模型，则该段放电模型为临界阻尼模型或欠阻尼模型。
[0026]S4
‑
4、将初始值替换为：重复步骤S4
‑
1～S4
‑
3，直至电流曲线
状态判断完毕。
[0027]其中，电流曲线分解的段数不宜过多或过少。段数过多时，对极小区域的电流曲线拟合，可能导致局部最优拟合情况的发生；段数过少时，可能会导致拟合效果不理想。
[0028]本专利技术有益效果：通过不断缩小时间范围，使三种不同放电模型的拟合度大于百分之九十七，以此从零时刻开始分解电流曲线；再根据拟合得到的平均总电阻和拟合度选择出每段电流曲线的最佳放电模型，最终实现了火花放电放电模型的分解和判别，提高了放电模型与电流曲线的适配性，提升了火花能量计算的准确性。
[0029]说明书附图
[0030]图1为根据专利技术实施例的模型判别流程图。
[0031]图2为根据专利技术实施例的反卷积分解结果。
具体实施方式
[0032]如图1所示，本专利技术提供了一种基于反卷积算法的火花放电模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于反卷积算法的火花放电模型判别方法，其特征在于包括以下步骤：S1、消除电流曲线中的直流偏置；S2、去除电流曲线中的高频噪声并进行光滑处理；S3、根据基尔霍夫效应求解出三种放电模型；S4、利用反卷积对放电电流曲线进行分段拟合和状态判别。2.根据权利要求1所述的火花放电模型判别方法，其特征在于：步骤S1具体是：截取未产生火花时的电流数据并计算其标准差，将超出三倍标准差外的电流数据进行舍去并计算其平均值，最后将所有电流数据减去该平均值，即去除了电流曲线中存在的直流偏置。3.根据权利要求1所述的火花放电模型判别方法，其特征在于：步骤S2具体是：将电流数据进行傅里叶变换，使用滤波器对频率倍数高于正常火花放电频率五倍的高频噪声信号进行滤除。4.根据权利要求1所述的火花放电模型判别方法，其特征在于：步骤S3包含以下步骤：S3
‑
1、根据基尔霍夫效应建立方程：其中C为已知储能电容，R和L为放电电路中总电阻值和总电感值，U0为储能电容两端的初始电压，t为放电时间，I为放电电流；S3
‑
2、对上述方程进行求解，根据算式分解成三种不同状态的放电模型：当Δ>0时，放电模型为过阻尼模型；当Δ＝0时，放电模型为临界阻尼模型；当Δ<0时，放电模型为欠阻尼模型。5.根据权利要求4所述的火花放电模型判别方法，其特征在于：步骤S4包含以下步骤，包含以下步骤：S4
‑
1、将t＝0时计算出的初始值：带入S3
‑
2所述放电模型，计算出t
i
～t

【专利技术属性】
技术研发人员：卢峭峰，丁炯，杨遂军，王志宇，叶树亮，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：