基于PSO－NGM模型的电力电子电路故障预测方法

• 作者: 朱宝琳 贾云涛 陈则王
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电力电子电路 故障预测 特征性能参数 粒子群非齐次灰色模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 155-158
• 页数: 4页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3552字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈则王	南京航空航天大学自动化学院	37	388	11.0	19.0
2	朱宝琳	南京航空航天大学自动化学院	1	2	1.0	1.0
3	贾云涛	南京航空航天大学自动化学院	1	2	1.0	1.0