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第一篇论文摘要：电力电子电路功率器件故障特征参数提取技术综述
电力电子电路主功率器件是电力电子电路核心组成部分,对应其故障特征参数提取技术是实现电力电子电路故障诊断及故障预测的重要技术基础,对于提高电力电子电路的可靠性非常有帮助.该文首先介绍了目前电力电子电路主功率器件的可靠性分布情况,并以失效率较高的主功率开关器件为例,着重分析了有源功率开关MO*ET和IGBT器件失效机理以及主要衰退特征.对现阶段这两种有源功率开关器件故障特征参数提取方法进行了总结分类:故障特征参数直接提取和间接提取.在此基础上,介绍了各故障特征参数提取技术的工作原理,并对这些方法进行了归纳总结,分析了各自的优势及不足,最后指出了功率开关器件故障特征参数提取的研究难点和今后的研究方向.
第二篇摘要范文：基于LS-SVM的电力电子电路故障预测方法
针对现有电力电子电路故障预测技术的不足,提出将电路特征性能参数和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)预测算法结合,对电力电子电路进行故障预测.以Buck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及纹波值作为电路特征性能参数,并利用LS-SVM回归算法实现故障预测.实验结果表明,利用LS-SVM对电路输出平均电压与输出纹波电压的预测相对误差均低于2%,能够跟踪故障特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路故障预测.
第三篇电子电路论文摘要：电力电子电路与系统中的复杂行为研究综述
电力电子电路与系统中的复杂行为已经成为近年来电力电子学研究中的一个重要分支,受到了广泛的关注.本文比较系统地介绍了电力电子电路与系统中复杂行为的研究进展,包括这类电路系统的非线性动力学模型的建模方法、分岔产生的机制和通向混沌的道路,讨论了分岔与混沌研究、进行分岔与混沌控制在电力电子电路与系统设计中的实用性和关键性问题,最后,对若干需要研究的问题进行了展望.
第四篇电子电路论文摘要模板：基于复杂网络理论的电力电子电路可靠性分析研究
随着电力电子电路在国民经济各领域中的广泛应用,其重要性日趋彰显,人们对其稳定性和可靠性的要求也越来越高.因此,有必要开展电力电子电路的可靠性研究.近年来,复杂网络理论在朋友关系网、病毒传播网、交通运输网、科学引文网、金融网络、电力网络等领域得到了广泛的应用,是人们从系统的角度对各种实际网络进行可靠性分析的一个有效工具.研究表明电力电子电路也具有复杂网络特征,因此,可以借鉴复杂网络理论的相关知识开展电力电子电路可靠性研究.
本文通过建立电力电子电路的网络模型,计算电力电子电路的网络特征参数,评估各个元件故障或失效率变化时对电力电子电路工作可靠性的影响,从而找出电路中的关键元件,并在此基础上提出有助于提高电力电子电路可靠性的设计策略.
本文所做的工作包括以下几个方面：
1.以电力电子电路中各个元件为节点,各元件间的电气连接线为边,建立电力电子电路的无权网络模型,并通过计算电力电子电路无权网络模型中各个节点的中心化参数,找到电力电子电路的关键元件.然后,通过分析电路无权网络模型中各个节点分别发生故障时对电路网络效率值的影响程度,证实关于电力电子电路关键元件的判断是正确的.
2.在电力电子电路无权网络模型的基础上,进一步考虑不同类型电力电子元件可靠性之间的差异,提出以电路中各条电气连接线两端元件失效率和的平均值为边权,构建电力电子电路的加权网络模型,该模型能够同时体现电力电子电路的结构特征和电路中各个元件的可靠性程度.
3.通过计算电力电子电路中各个元件失效率分别变化时电路加权网络模型网络效率值的变化情况,找到电力电子电路中的薄弱点,并证明元件对电力电子电路可靠性的影响大小不仅与元件本身的失效率有关,还与元件在电路中的位置密切相关.
4.根据电力电子电路可靠性分析得到的相关结论,提出了一些有助于提高电力电子电路可靠性的设计方法,并对其进行了分析验证.最后,综合考虑电路可靠性与成本,对电力电子电路的最优化设计策略进行了简单讨论.
第五篇电子电路论文摘要怎么写：基于高阶谱与支持向量机的电力电子电路故障诊断技术
针对现有电力电子电路故障诊断方法存在的不足,研究了采用高阶谱分析和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的电力电子电路故障诊断和定位方法.首先利用高阶谱中的双谱技术分析、处理和提取电路状态的故障信息特征,然后设计和采用多类层次支持向量机分类器作为故障模式的训练和识别器,其中,分类器的结构利用模糊C-均值算法(fuzzyC-means,简称FCM)进行了优化,最后采用一个实际的Buck功率电路进行了建模、仿真和验证.结果表明,采用该方法对电力电子电路故障的诊断和定位率可达99%以上,达到了较为理想的诊断精度.
第六篇摘要范文：ARMA双谱分析与离散隐马尔可夫模型在电力电子电路故障诊断中的应用
提出一种基于自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型双谱分析与离散隐马尔可夫模型(discrete hidden Markov model,DHMM)的电力电子电路故障混合诊断新方法.首先对故障电路采样的数据进行零均值处理,然后采用高阶累积量建立ARMA模型参数并进行双谱分析,通过对双谱矩阵进行矩阵变换提取电路故障信息特征量,再对故障特征数据进行矢量量化,最后应用离散隐马尔可夫模型,设计出电力电子电路的故障分类器.将该方法应用到SS8机车主变流器电路的故障诊断中.结果表明,所提出方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力,在无噪声或加入5%的噪声情况下,正确诊断率均为100%,而当加入10%的噪声时,正确诊断率比DHMM诊断法和GA-BP神经网络诊断法分别高出16.11%和23.79%.该方法在工程中具有实际应用价值.
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第七篇电子电路论文摘要范文：基于频域建模与遗传算法的电力电子电路参数辨识方法
研究电力电子电路参数辨识技术,提出了一种基于频域特性分析与遗传算法参数求解的电力电子电路参数辨识方法.以Buck电路为例,建立了电路频域模型,选择电感输入电压、电路输出电压作为监测信号,利用快速傅里叶变换对监测信号进行频域分析,得到电路模型频率响应特性,依据电路频域模型及频响特性,选择适当的频率点并利用遗传算法对电路参数进行辨识.实验结果表明,新方法能够有效实现电力电子电路参数辨识.
第八篇电子电路论文摘要格式：基于BPNN的电力电子电路参数性故障诊断方法
提出了一种基于BP神经网络的电力电子电路参数性故障的在线诊断方法.通过研究电路中关键元器件的失效机理及电路整体性能的退化规律,选择输出电压基准变化率作为电路的故障特征参数,并确定故障阈值,利用BPNN对元器件参数及电路工作参数进行辨识,依据辨识结果获取电路故障特征参数,并将其与故障阈值比较,实现在线故障诊断.对典型Boost电路进行了仿真验证,结果表明该方法能够实时有效地实现电力电子电路的在线故障诊断.
第九篇电子电路论文摘要：电力电子电路故障评估新指标及基于LSSVM的预测新方法
当前电力电子电路故障预测多为元件级,且未考虑电源、负载波动等工作条件影响.针对此问题,提出了一种仅与电路本身故障相关的电路级故障评估新指标——故障特征参数相对变化量,并基于最小二乘支持向量机(LSSVM)算法实现电力电子电路级故障预测.首先,采用LSSVM算法对电路工作条件时间序列、电路参数时间序列预测,其次求解所预测电路未来工作条件下对应的健康电路参数,利用相同工作条件下,健康电路参数与预测的电路参数计算故障评估指标,最终判定未来某时刻电路是否发生故障.以Buck电路为例进行仿真实验验证了方法的可行性和有效性.
第十篇摘要范文：基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术
提出一种利用小波包分析获取电力电子电路故障特征和基于支持向量机状态分类的电力电子电路故障诊断方法.首先讨论小波包故障信号特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的多值分类算法,重点研究一种改进的支持向量机的",一对多",故障分类算法,实现对十二脉波可控整流电路中晶闸管断路故障的诊断.实验结果分析表明,该方法能准确对电力电子电路进行诊断和故障元定位、诊断精度高,该方法在解决电力电子电路故障诊断问题上有着很好的实用价值和应用前景.
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