【摘 要】
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随着科技的发展,电力电子技术愈加广泛地应用于电气传动、智能电网及航空航天、舰船等涉及国民经济发展及国家安全的领域。电力电子电路在设备的电力系统中承担着核心的电能
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随着科技的发展,电力电子技术愈加广泛地应用于电气传动、智能电网及航空航天、舰船等涉及国民经济发展及国家安全的领域。电力电子电路在设备的电力系统中承担着核心的电能变换、电机驱动等作用,一旦发生故障会造成整个系统无法正常工作。为提高电力电子设备的可靠性、减少故障损失,对电力电子电路进行故障诊断、故障预测具有重要意义。参数辨识是实现电路参数性故障诊断的基础,为电路的故障诊断提供理论基础与理论支持。本文主要研究了电力电子电路的参数辨识方法,具体研究内容包括:(1)分析电力电子电路中关键元器件的失效模式其各自的失效特征参数,根据器件的失效特征参数得到元器件的等效电路。(2)研究了基于混杂系统理论的电力电子电路参数辨识方法。以电路的节点电压及输出电压作为新的状态变量,对电力电子电路进行混杂系统建模,结合万有引力搜索算法进行参数辨识。以闭环BUCK电路为例,给出建模过程与实验结果分析,结果表明该方法能够有效辨识电路中所有元器件的特征参数值。(3)研究了基于数据驱动的电力电子电路参数辨识方法。结合核极限学习机,以电路测试信号的特征作为核极限学习机模型的输入,以对应的待辨识参数值作为核极限学习机模型的输出训练模型以实现电路的参数辨识。以闭环BUCK电路为例,给出BP神经网络、支持向量机、极限学习机及核极限学习机的性能对比分析。实验结果表明此类方法均可以进行电路的参数辨识,且核极限学习机算法的性能最优,辨识效果最好。
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