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基于PSO-NGM模型的电力电子电路故障预测方法
简介
摘要:
针对现有电力电子电路故障预测技术的不足，提出了将电路特征性能参数和粒子群非齐次灰色模型 PSO-NGM( particle swarm optimization non-homogenous grey model)模型结合，对电力电子电路进行故障预测。以Buck-Boost电路为例，选择电路输出电压作为监测信号，提取输出电压平均值和纹波值作为电路特征性能参数，并利用PSO-NGM预测模型实现故障预测。实验结果表明，利用PSO-NGM对电路输出平均电压和输出纹波电压的预测相对误差很小，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。
摘要:
针对现有电力电子电路故障预测技术的不足，提出了将电路特征性能参数和粒子群非齐次灰色模型 PSO-NGM( particle swarm optimization non-homogenous grey model)模型结合，对电力电子电路进行故障预测。以Buck-Boost电路为例，选择电路输出电压作为监测信号，提取输出电压平均值和纹波值作为电路特征性能参数，并利用PSO-NGM预测模型实现故障预测。实验结果表明，利用PSO-NGM对电路输出平均电压和输出纹波电压的预测相对误差很小，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。
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