【摘 要】
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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
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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
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