【摘 要】
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DC-DC电路作为智能电网、新能源汽车和医疗设备的基础器件,对设备的稳定运行起到关键作用,因而对于DC-DC电路的运行可靠性要求越来越高。准确进行DC-DC电路故障诊断,可降低因电路故障而造成的损失和维护成本。本文研究基于特征融合的DC-DC电路故障诊断方法,以Buck电路和Boost电路作为对象,探索DC-DC电路因电解电容退化的参数故障。本文研究内容如下:简要分析Buck电路和Boost电路的
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DC-DC电路作为智能电网、新能源汽车和医疗设备的基础器件,对设备的稳定运行起到关键作用,因而对于DC-DC电路的运行可靠性要求越来越高。准确进行DC-DC电路故障诊断,可降低因电路故障而造成的损失和维护成本。本文研究基于特征融合的DC-DC电路故障诊断方法,以Buck电路和Boost电路作为对象,探索DC-DC电路因电解电容退化的参数故障。本文研究内容如下:简要分析Buck电路和Boost电路的基本原理,根据电容参数退化的不同故障类型,搭建Buck仿真电路和Boost物理电路,采集不同故障模式下的输出电压作为故障信号,探索三种基于特征融合的DC-DC电路故障诊断方法研究。基于VMD-MHHO-BPNN的DC-DC电路故障诊断方法。该方法采用VMD算法对输入信号按照预设的分解尺度分解,得到多个IMF分量;对于VMD分解后产生的虚假分量问题,计算IMF分量与原信号间的相关系数,移除低于阈值的分量并对剩余的分量进行重构,提取时域和频域的融合特征;将融合特征输入到BPNN中进行训练。为了提高BPNN的分类能力,采用MHHO算法对BPNN的权值和阈值参数进行寻优,利用寻优后的BPNN进行故障诊断。通过对Buck电路和Boost电路两种典型的DC-DC电路进行实验,验证了该方法可以有效解决VMD算法的虚假分量问题,且MHHO算法可以提高BPNN的分类能力。基于双通道融合的DC-DC电路故障诊断方法。该方法构建了双输入单输出的1DCNN和BiGRU双通道融合模型,对输入信号进行自适应的特征提取,通过特征融合层形成新的特征向量,输入到Softmax层,完成DC-DC电路故障诊断。通过对Buck电路和Boost电路进行实验,表明了该方法能够有效挖掘输入信号深层次间的特征联系,从而提高故障诊断的效果。基于IGWO优化1DCNN-BiGRU网络的DC-DC故障诊断方法。该方法融合1DCNN和BiGRU网络擅于提取输入信号的空间和时间特征的特点,构建单输入单输出的1DCNN-BiGRU网络模型。针对网络模型的超参数问题,将其转换为目标函数寻优问题,采用IGWO的寻优能力快速寻找模型的最优超参数组合。利用寻优后的1DCNN-BiGRU网络对输入信号进行训练,输入到Softmax模型进行故障识别。实验结果表明,该方法可以有效解决网络模型中超参数的选择问题,且该方法在噪声环境下也展现出良好的诊断性能。图[30]表[40]参[78]
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