基于PSONGM模型的电子电路故障预测
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TP 206

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Research on fault prediction method of power electronic circuits based on PSONGM model
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    摘要:

    针对现有电力电子电路故障预测技术的不足,提出了粒子群非齐次灰色(PSONGM)预测模型对电力电子电路进行故障预测的方法。所提出的PSONGM预测模型能够对故障特征参数的发展趋势进行预测,进而判断设备剩余使用寿命。通过对BuckBoost电路纹波电压未来趋势进行预测实验,证明该PSONGM模型对电路特征参数预测相对误差很小,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。

    Abstract:

    Aiming at the issue of fault prediction technique of power electronic circuits’ a method based on characteristic parameter data and particle swarm optimization nonhomogenous grey model (PSONGM) for the prediction of power electronic circuits was proposed. The proposed PSONGM model can predict the development trend of fault feature parameters prediction, and judge the reliability life. Based on the buckboost circuit experiment, the new method can trace the characteristic parameters’ trend and can be effectively applied in fault prediction of power electronic circuits.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

贾云涛,张建永,胡耀元,岳伟.基于PSONGM模型的电子电路故障预测[J].电子测量技术,2015,38(10):118-121

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  • 在线发布日期: 2016-03-04
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