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基于多特征选择算法的功率变换器故障分类方法

         

摘要

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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