許瑾
【摘要】 對電力電子電路進行故障預測,選擇基于LS-SVM的電子電路故障預測技術,可以降低故障預測誤差,有效實現(xiàn)對于電子電路故障的預測。以下主要探究基于LS-SVM的電子電路故障預測措施。
【關鍵字】 電子電路 LS-SVM 故障預測、電路故障
在當前電子電路故障預測中,由于技術上的限制,并不能有效預測電子電路故障。將電路特征性能參數(shù)結合最小二乘支持向量機預測算法相結合,可以有效提升電子電路故障預測效率。以下本篇以具體實例,對此做具體分析。
一、LS-SVM算法
在電子電路故障預測中,結合LS-SVM( least squares support vector machine,LS-SVM)算法,優(yōu)選電路級故障特征性能參數(shù),然后可以利用 LS-SVM 回歸算法,預測電子電路的故障預測[1];可以提高故障預測精度,降低誤差,及時發(fā)現(xiàn)電子電路故障[2]??赏ㄟ^應用訓練集T完成故障預測,在其中集合T={
二、開環(huán) Buck 電路故障預測
以Buck 電路為例,應用LS-SVM算法,根據(jù)Buck 電路各元件不同時刻參數(shù)值,優(yōu)化設置電路,以預測Buck 電路故障。電路圖如下所示:
4、分析預測結果。通過確定電路發(fā)生故障時的特征性能參數(shù)閾值,對電路中任何時刻狀態(tài)情況可以進行評估。分析電子電路元器件參數(shù)以及電路輸出結果進行分析,通過故障預測值,可以知道在未來4 時,Buck電子電路輸出平均電壓,將會偏離正常值,其紋波電壓變化也會小于 1 V。故此,就可以這樣認為,在未來的 4 h 內(nèi),電路并沒有發(fā)生故障,而這也與實際的電子電路運行情況較為一致,可以作為預測電子電路故障的有效方法。
三、結論
綜上所述,針對電子電路故障問題,應用基于LS-SVM的電子電路故障預測技術,不僅可以跟蹤電子電路故障特征性能參數(shù),還可以有效預測電路故障性能變化趨勢,從而預測故障發(fā)生情況,以便及時采取預防措施,有效降低電子電路故障的發(fā)生。
參 考 文 獻
[1] 姜媛媛,王友仁,崔江等.基于LS-SVM的電力電子電路故障預測方法[J].電機與控制學報,2011,15(8):64-68,74.
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[3] 彭四海.基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測[J].電子設計工程,2013,21(10):119-122.