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基于PSO-RBF监测预测模型的电力电子电路

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针对现有电力电子电路故障状态预测技术的不足,提出将电路特征性能参数与粒子群算法(PSO)优化的径向基函数(RBF)神经网络相结合,对电力电子电路进行故障状态监测预测.以电源电路中Buck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及纹波电压值作为电路特征性能参数,并利用改进后的RBF神经网络实现状态预测.结果表明,利用PSO改进后的RBF神经网络对电路输出平均电压和纹波电压的预测比单纯RBF神经网络预测的结果更加精准,能够跟踪电源电路状态特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路状态监测和预测.

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来源
《第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议》|2014年|286-291|共6页
会议地点上海
作者
WANG Shenyu; 王绅宇; CHEN Danjiang; 陈丹江; YE Yinzhong; 叶银忠;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TN710:TN707;
关键词
电力电子电路; 故障状态预测; 粒子群算法; 径向基函数神经网络;

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