【摘 要】
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讨论了电力电子电路中元器件级的健康预测。元器件级的剩余使用寿命是通过反推残差信号方法得到的。首先利用键合图建立系统的动态模型,得到全局解析冗余关系,通过故障特征矩
【基金项目】
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国家自然科学基金(61364010);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2016D01C038)资助
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讨论了电力电子电路中元器件级的健康预测。元器件级的剩余使用寿命是通过反推残差信号方法得到的。首先利用键合图建立系统的动态模型,得到全局解析冗余关系,通过故障特征矩阵进行故障检测与隔离;然后与元器件的退化模型相结合的方法,得到元器件相对应的残差退化曲线,从而获得元器件退化过程数据样本。根据元器件的等效电阻与残差的退化关系,结合故障阈值与失效值和极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法可计算出元器件级的剩余使用时间。最后将该方法应用于典型电力电子电路Buck电路中,在20-sim软件和Matlab仿真环境中进行联合仿真,验证了此方法的有效性。
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