期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
电力电子电路故障评估新指标及基于LSSVM的预测新方法 被引量:8
1
作者 姜媛媛 王友仁 +2 位作者 罗慧 林华 崔江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期43-50,55,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 电力电子电路 故障预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) BUCK电路 故障评估指标
下载PDF
设备故障评估新指标及基于ARMA的预测系统 被引量:7
2
作者 李波 赵洁 郭晋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期98-101,共4页
设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度... 设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度,将设备故障停机时间转换为设备不可用度,通过异常点替代和数据平稳化等两种数据预处理,建立零均值平稳随机序列进行ARMA建模,并把预测结果转换为设备在一定时间内的故障发生概率。在某半导体芯片封装测试工厂的试验结果表明该方法能以70%的精度预测设备状态,在一个班(12 h)里设备不可用度平均降低2.62%,设备故障停机时间平均减少14.8 min。 展开更多
关键词 故障评估指标 数据处理 故障预测 自回归移动平均模型
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部