【摘 要】
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针对现有DC-DC电路故障预测方法中,循环神经网络梯度消失、长期记忆能力不足、不能有效结合历史状态等问题,提出建立基于长短期记忆网络(LSTM)的DC-DC电路故障预测模型,以提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“矿用功率变换器微小故障演化预测方法研究”(51604011),安徽省高校自然科学研究重大项目“多应力耦合下电力电子系统健康状态感知及预测方法研究”(KJ2019ZD12)
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针对现有DC-DC电路故障预测方法中,循环神经网络梯度消失、长期记忆能力不足、不能有效结合历史状态等问题,提出建立基于长短期记忆网络(LSTM)的DC-DC电路故障预测模型,以提高预测精度。设计150W升压DC-DC电路加速退化故障预测实验,选择DC-DC电路的输出电压为监测信号,输出电压的中值、峰-峰值及动态时间弯曲(DTW)距离作为电路的故障特征值,预测电路故障。实验结果显示,基于LSTM循环神经网络的DC-DC电路故障预测精度良好。
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