改进全波傅氏算法在掘进机电气保护数据采集中的应用

"掘进机电气综合保护数据采集方法的研究" 本文深入探讨了掘进机电气系统的综合保护，特别是在数据采集方面提出了一种创新方法——改进的全波傅氏算法。针对掘进机在运行过程中可能出现的过流、负序和零序电流故障，该算法能有效地识别并计算出各序分量，从而提升故障判断的准确性和速度。通过对算法的静态模拟和实验测试，验证了其在稳定性、可靠性、精确性和响应速度方面的优越性能。 传统的掘进机电气保护系统在数据采集和处理方面存在精度和采样精度不足的问题，限制了保护功能的多样性。为了解决这一问题，作者提出的新方法通过改进全波傅氏算法，实现了在保证计算精度的同时减少计算量，这对于实时监控和快速响应掘进机的电气异常至关重要。 全波傅氏算法是一种信号处理技术，它能分析信号的频谱成分，有助于识别不同类型的电气故障。在掘进机的保护系统中，通过该算法可以精确检测到过流、负序和零序电流，这些都是可能导致设备损坏或安全事故的关键指标。各序分量的算法实现进一步增强了系统的综合保护能力，能够更全面地监控掘进机的工作状态，防止潜在危险。 模拟实验和实际操作中的表现证明，采用这种数据采集方法显著提升了掘进机的操控性能和安全性。与传统的电气保护系统相比，这种新方法更加先进、快速且全面。在现代化煤矿安全生产背景下，对于提高掘进机的保护水平，保障矿井作业安全，具有重大的实践意义。 该研究为掘进机电气综合保护提供了新的思路和技术支持，对于推动煤矿行业的科技进步和安全管理水平有着积极的促进作用。未来的研究可能进一步优化算法，提升数据采集的效率，以及探索更多适用于复杂工况下的保护策略。