基于最小二乘支持向量机的电力电子电路故障诊断应用研究

• 作者: 宋强 翟雁
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 关键词: 电力电子电路 故障预测 特征性能参数 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 工程
• 页码范围: 125-130
• 语种: 中文

摘要

采用最小二乘支持向量机预测算法对电力电子电路进行故障预测.以基本降压斩波电路为例,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值作为电路特征性能参数,并利用LS-SVM回归预测算法实现故障预测.仿真结果表明,利用LS-SVM对基本降压斩波电路输出平均电压与输出纹波电压的预测相对误差均低于2％,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	宋强	安阳工学院机械工程学院	56	162	6.0	10.0
2	翟雁	安阳工学院机械工程学院	25	83	5.0	8.0