基于最小二乘支持向量机的电力电子电路故障诊断应用研究

发布时间：2017-07-30 23:19

  本文关键词：基于最小二乘支持向量机的电力电子电路故障诊断应用研究

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【摘要】：采用最小二乘支持向量机预测算法对电力电子电路进行故障预测.以基本降压斩波电路为例,选择电路输出电压作为监测信号,提取输出电压平均值及纹波值作为电路特征性能参数,并利用LS-SVM回归预测算法实现故障预测.仿真结果表明,利用LS-SVM对基本降压斩波电路输出平均电压与输出纹波电压的预测相对误差均低于2%,能够跟踪故障特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路故障预测.
【作者单位】： 安阳工学院机械工程学院;
【关键词】： 电力电子电路 故障预测 特征性能参数 最小二乘支持向量机
【基金】：国家自然科学基金河南人才培养联合基金项目(U1204613) 康复训练机器人在线评估上肢肌痉挛方法的研究
【分类号】：V267;TP18
【正文快照】： 1引言故障健康预报与管理技术已经成为研究热点,现在国内外越来越重视其研究丨1-21.飞机电源系统故障预测[3]是飞机健康管理系统和故障健康预报的重要组成部分,而对飞机电源系统故障预测而言,主要对电力电子电路的故障预测,因此对电力电子电路故障预测关键技术研究具有十分重，

本文编号：596498