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海底观测网小功率DC/DC变换器健康状态判别方法
1
作者
岳继光
潘杰
+1 位作者
夏乾
吕枫
《自动化与仪表》
2023年第4期1-5,共5页
在海底观测网DC/DC变换器输出信号特征信息不明显的情况下,该文提出一种根据变换器输出信号过渡过程信息判断变换器健康状态的方法。以正激变换器为实验电路,采集输出信号过渡过程的数据,通过离散小波辅助EM算法构建高斯混合模型,实现对...
在海底观测网DC/DC变换器输出信号特征信息不明显的情况下,该文提出一种根据变换器输出信号过渡过程信息判断变换器健康状态的方法。以正激变换器为实验电路,采集输出信号过渡过程的数据,通过离散小波辅助EM算法构建高斯混合模型,实现对DC/DC变换器软故障的预警;当预警出现时,通过输出信号的过渡过程数据,利用基于所建数据样本库训练的SVM分类器,判断变换器所属状态。仿真实验表明所提方法的有效性。
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关键词
健康状态判别
高斯混合模型
EM算法
小波分析
SVM分类器
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题名
海底观测网小功率DC/DC变换器健康状态判别方法
1
作者
岳继光
潘杰
夏乾
吕枫
机构
同济大学
电子与信息工程学院
同济大学、海洋地质国家重点实验室
出处
《自动化与仪表》
2023年第4期1-5,共5页
基金
同济大学学科交叉联合攻关首批示范项目(ZD-22-202103)
上海市自然科学基金项目(22ZR1464500)。
文摘
在海底观测网DC/DC变换器输出信号特征信息不明显的情况下,该文提出一种根据变换器输出信号过渡过程信息判断变换器健康状态的方法。以正激变换器为实验电路,采集输出信号过渡过程的数据,通过离散小波辅助EM算法构建高斯混合模型,实现对DC/DC变换器软故障的预警;当预警出现时,通过输出信号的过渡过程数据,利用基于所建数据样本库训练的SVM分类器,判断变换器所属状态。仿真实验表明所提方法的有效性。
关键词
健康状态判别
高斯混合模型
EM算法
小波分析
SVM分类器
Keywords
health condition identification
Gaussian mixture model
EM algorithm
wavelet analysis
SVM classifier
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
海底观测网小功率DC/DC变换器健康状态判别方法
岳继光
潘杰
夏乾
吕枫
《自动化与仪表》
2023
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