针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下三...针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下三种桥臂电压为测量信号,采用小波多尺度分解法提取特征信号,进而利用粒子群聚类算法(particle swarm clustering algorithm)生成决策树SVM分类模型,最终实现了三电平逆变器的多模式故障诊断。仿真结果表明,本方法在使用了较少分类模型的情况下完成故障诊断任务,相较于BP神经网络、一对一结构的支持向量机和极端学习机等方法,在10%白噪声扰动下对于三电平逆变器多模式开路故障的诊断精度可达98.46%,算法具有更好的准确性和鲁棒性。展开更多
目的研究铌酸锂调制器加速储存寿命的评估方法。方法基于韦布尔分布的方法,应用加速老化寿命评估试验理论和技术,建立恒加速应力老化寿命评估的理论模型。对集成光学调制器在不同温度应力下的加速贮存寿命进行统计,分析不同时间段器件...目的研究铌酸锂调制器加速储存寿命的评估方法。方法基于韦布尔分布的方法,应用加速老化寿命评估试验理论和技术,建立恒加速应力老化寿命评估的理论模型。对集成光学调制器在不同温度应力下的加速贮存寿命进行统计,分析不同时间段器件失效概率,对其可靠性进行评估。结果计算出了器件韦布尔分布的形状参数m为0.314,表明调制器贮存时早期失效多。结论通过对器件失效数据进行分析,确定了阿伦尼斯加速模型,并计算其激活能为1.1 e V,分析得到在25℃环境条件下Li Nb O_3调制器器件贮存1年的可靠度为0.9454。展开更多
文摘针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下三种桥臂电压为测量信号,采用小波多尺度分解法提取特征信号,进而利用粒子群聚类算法(particle swarm clustering algorithm)生成决策树SVM分类模型,最终实现了三电平逆变器的多模式故障诊断。仿真结果表明,本方法在使用了较少分类模型的情况下完成故障诊断任务,相较于BP神经网络、一对一结构的支持向量机和极端学习机等方法,在10%白噪声扰动下对于三电平逆变器多模式开路故障的诊断精度可达98.46%,算法具有更好的准确性和鲁棒性。
文摘目的研究铌酸锂调制器加速储存寿命的评估方法。方法基于韦布尔分布的方法,应用加速老化寿命评估试验理论和技术,建立恒加速应力老化寿命评估的理论模型。对集成光学调制器在不同温度应力下的加速贮存寿命进行统计,分析不同时间段器件失效概率,对其可靠性进行评估。结果计算出了器件韦布尔分布的形状参数m为0.314,表明调制器贮存时早期失效多。结论通过对器件失效数据进行分析,确定了阿伦尼斯加速模型,并计算其激活能为1.1 e V,分析得到在25℃环境条件下Li Nb O_3调制器器件贮存1年的可靠度为0.9454。