电力电子电路故障评估新指标及基于LSSVM的预测新方法

被引：9

作者：

姜媛媛 ^{[1
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王友仁 ^{[1
]}

罗慧 ^{[1
]}

林华 ^{[1
]}

崔江 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学自动化学院

[2] 安徽理工大学电气与信息工程学院

来源：

电工技术学报 | 2012年 / 27卷 / 12期

关键词：

电力电子电路; 故障预测; 最小二乘支持向量机(LSSVM); Buck电路; 故障评估指标;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2012.12.007

中图分类号：

TN710 [电子电路];

学科分类号：

080902 ;

摘要：

当前电力电子电路故障预测多为元件级,且未考虑电源、负载波动等工作条件影响。针对此问题,提出了一种仅与电路本身故障相关的电路级故障评估新指标——故障特征参数相对变化量,并基于最小二乘支持向量机(LSSVM)算法实现电力电子电路级故障预测。首先,采用LSSVM算法对电路工作条件时间序列、电路参数时间序列预测;其次求解所预测电路未来工作条件下对应的健康电路参数;利用相同工作条件下,健康电路参数与预测的电路参数计算故障评估指标,最终判定未来某时刻电路是否发生故障。以Buck电路为例进行仿真实验验证了方法的可行性和有效性。

引用

页码：43 / 50+55 +55

页数：9

共 12 条

[1] 基于LS-SVM的电力电子电路故障预测方法 [J].