【摘 要】
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为减少由于电力电子装置故障导致的停机时间,方便工作人员提前维修将要发生故障的器件,研究电力电子电路的软故障诊断意义重大。为此,分别分析并使用BP神经网络和支持向量机
【基金项目】
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航空科学基金（2013ZD5055）资助项目
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为减少由于电力电子装置故障导致的停机时间,方便工作人员提前维修将要发生故障的器件,研究电力电子电路的软故障诊断意义重大。为此,分别分析并使用BP神经网络和支持向量机的故障诊断算法。基于BP神经网络,采用了单输出BP神经网络模型和多输出BP神经网络模型;基于支持向量机,采用了一对多（OVA）算法和一对一（OVO）算法。并以闭环控制的DC/DC变换电路诊断为例,仿真验证了诊断算法的有效性,并对各诊断算法的诊断性能进行了评估。
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