【摘 要】
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对综合模块化航电电源转换模块的核心部件进行故障诊断的过程中，选择合适的特征能够有效提高模型的效率和分类准确率，极大地降低学习算法的计算复杂度。设计了典型的Sepic结构DC-DC变换器模型，对DC-DC变换器的典型故障类型进行故障模拟；通过仿真获取相应的原始数据，采用数据进行预处理、特征提取与多特征选择融合；利用BP神经网络方法对DC-DC变换器进行故障诊断分析，仿真验证了该方法的有效性。
【基金项目】
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航空自然科学基金（20185553034）； 国防基础科研计划（JCKY2019205C615007）； 中国博士后科学基金（2018M633574）； 国家自然科学基金（61803309,61603303）资助；
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对综合模块化航电电源转换模块的核心部件进行故障诊断的过程中，选择合适的特征能够有效提高模型的效率和分类准确率，极大地降低学习算法的计算复杂度。设计了典型的Sepic结构DC-DC变换器模型，对DC-DC变换器的典型故障类型进行故障模拟；通过仿真获取相应的原始数据，采用数据进行预处理、特征提取与多特征选择融合；利用BP神经网络方法对DC-DC变换器进行故障诊断分析，仿真验证了该方法的有效性。
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