【摘 要】
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随着电力电子技术快速的发展,越来越多的电子设备不断涌现,并广泛应用于电子通信、家用电器以及能源等领域。电力电子电路作为电源系统的主要组成部分,若是该电路发生了故障,可能导致整个系统出现问题,进而造成巨大的经济损失以及人力消耗。一般电力电子电路由主电路、驱动电路以及控制电路等多个部分组成。在实际工作中,主电路是最容易发生故障的,而主电路又是通过基本的Buck电路、Boost电路等组成,这些基本电路的
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随着电力电子技术快速的发展,越来越多的电子设备不断涌现,并广泛应用于电子通信、家用电器以及能源等领域。电力电子电路作为电源系统的主要组成部分,若是该电路发生了故障,可能导致整个系统出现问题,进而造成巨大的经济损失以及人力消耗。一般电力电子电路由主电路、驱动电路以及控制电路等多个部分组成。在实际工作中,主电路是最容易发生故障的,而主电路又是通过基本的Buck电路、Boost电路等组成,这些基本电路的健康状态会直接对电力电子电路的工作性能产生影响,进而对设备能否安全有效运行也产生重要的影响。为了降低这些基本电路故障给电子设备带来的影响,本文主要对Boost电路进行了故障预测研究。具体研究内容包括:1.研究了导致Boost电路发生故障的关键元器件,并对各关键元器件的等效电路模型和失效机理进行了研究分析,从而确定了各关键元器件的故障特征参数和失效阈值。2.研究了各关键元器件对电路不同性能参数的影响,通过对Boost电路各关键元器件进行退化模拟,建立了各关键元器件的参数退化曲线,并确定了以分段动态时间弯曲距离作为系统级故障特征参数的可行性。3.研究了对Boost电路进行故障预测的算法。以电解电容为例,采用基于趋势拟合的灰色系统(GM(1,1))、三次指数平滑(CES)以及改进了的GM(1,1)-CES组合预测方法实现了对电路元器件级的故障预测,并通过多种不同的评估指标确定了改进的GM(1,1)-CES组合预测方法的可行性。以Boost电路为例,采用基于数据的SVM、XGBOOST以及LSTM预测方法实现了对电路系统级的故障预测,同样通过多种不同的评估指标对同一算法不同参数进行了对比分析,同时也对不同预测算法进行了比较分析。图[27]表[29]参[70]
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