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电力电子电路软故障诊断方法对比分析

更新时间：2020-08-08 06:43:38 大小：315K 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：电力电子电路故障诊断 下载积分：5分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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。

In order to reduce downtime caused by power electronic equipment faults and maintain devices in advance,the research of power electronic circuit soft fault diagnosis is of great significance.Therefore,the soft fault diagnosis methods based on back propagation neural network（BPNN）and support vector machine（SVM）are studied.Single output and multiple output BPNN models are used in the fault diagnosis methods,respectively.As for SVM,one-vs-all（OVA）and one-vs-one（OVO）algorithms are adopted.Taking DC/DC conversion circuit with feedback control as an example,the effectiveness of these diagnosis algorithms are verified and the fault diagnosis performances are evaluated.

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