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基于电力电子电路的故障预测方法研究
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基于电力电子电路的故障预测方法研究
【摘要】在一些集成化和智能化程度较高的电力电子设备当中,由于各种元件和电路间的关联性和非线性关系,使得整个电路的故障预测精准性变得较为困难,本文根据这一特征并结合传统预测模型,提出了一种基于加权约束和残差修复的电路故障预测模型,并通过BOOST电路进行试验分析,结果表明该模型算法具有较好的收敛性,预测精确度明显提高。
【关键词】故障预测;残差修复;预测模型
1.引言
随着电力电子技术的快速发展,现代化的电子设备集成度在不断提高,以及智能化技术的加入使得许多电子设备能够实现全自动化操作。这些复杂的电子设备集成化和智能化的程度很高,从而使各个电路间的耦合性和关联性更为紧密,另外,由于企业对于这些复杂设备的依赖性较大,这就使得设备的故障具有:危害性大、非线性和偶然性的特点。因此,对复杂设备内部器件进行准确的故障预测和使用寿命的判断,并提前采取预防措施,无疑对避免重大事故的发生起到重要作用。
为了解决上述产生的问题,并结合现有模型的基础上提出了一种包括加权约束和残差修复的预测模型,并通过电力电子电路中具有代表性的BOOST电路作为实验分析对象进行分析研究,最后得出该模型具有较好的收敛性和预测的准确性。
2.电力电子电路故障预测方法
为了克服传统预测方法对电力电子电路故障预测结果不准确的缺陷,本文提出了一种基于加权约束和残差修复的故障预测模型,该模型能更加真实反映电力电子系统健康状况。该方法克服了系统关联性差以及采集数据量小所带来的弊端,能够迅速进入模型内部,进而保证较好的预测性。
2.1 预测模型的建立
首先,对电力设备易失效的元器件特征参数进行样本数据采集,假设分别为系统的输入量和输出量。采集得到的样本表示如下:
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