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        基于LS-SVM的電子電路故障預測措施

        2015-05-30 02:52:19許瑾
        中國新通信 2015年12期
        關鍵詞:性能參數(shù)電子電路電路

        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={},而對于x=(1a,2a,…, na)則可以為一個實例訓練,它具有n個不同的屬性,將其分別列在屬性表A中,表示為(1A,2A,…,nA),在其中1A可以表示屬性為iA取值,且以jC∈C={1C, 2C,...,mC}表示X分類結果。對于該算法,可以分為以下幾步:可以在屬性表中,選擇出iA屬性作為分類屬性;如果,屬性iA取值共有iK個不同的值,則可以將T劃分為iK個子集1T,…,i KT,其中 ijT ={ | } ∈T[3]。

        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.

        [2] 王佩麗,彭敏放,楊易旻等.應用模糊最優(yōu)小波包和LS-SVM的模擬電路診斷[J].儀器儀表學報,2010,31(6):1282-1288.

        [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.

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