仪器仪表学报

作者：刘艳丽，王 浩，张 帆

单位：刘艳丽,1. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,,王 浩,1. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,,张 帆,2. 国网葫芦岛供电公司电力调度控制中心,

关键词：电动汽车;轻量型卷积操作;深度可分离卷积;分组可分离卷积;模型优化

基金：国家自然科学基金项目(52104160)、辽宁省教育厅科技创新团队项目(LJ222410147064)资助

在电动汽车电路系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等事故。为进行电动汽车中的串联型电弧故障研究,首先,搭建了电动汽车电弧故障实验平台,详细分析了不同工况下干路电流波形变化的原因与规律。由于电弧故障检测的高实时性需求,本研究采用了轻量型的卷积操作,即深度可分离卷积,基于深度可分离卷积搭建了电弧故障检测网络,实现了电动汽车电弧故障的检测与故障线路的判别。然后,针对低维度空间中深度可分离卷积特征提取能力受限的问题,本研究对其进行了改进,提出了特征表达能力更加优越的卷积操作:分组可分离卷积。最后,采用了递进式的阶梯结构,从网络浅层至深层,分组可分离卷积内每组的卷积核数量逐渐下降,在保证检测精度的前提下,实现了网络架构的精简与优化。进一步地,对检测模型进行了卷积核尺寸调优,并在结构中添加了轻量化注意力机制。在模型的训练过程中,应用了动态学习率调整策略。通过一系列的模型优化措施,系统性地增强了模型的运行效率与检测精度。模型的检测准确率达到96.76%,同时具有较好的泛化和抗干扰能力。

来源：2024年第10期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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