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1、 陕西理工学院毕业设计 毕 业 论 文（设 计）题 目 基于 LS-SVM 的电力电子电路故障预测方法 姓 名 学号 所 在 院 (系 ) 电 气 工 程 学 院 专业班级 自控 081 班 指导教师 完成地点 陕西理工学院（北区）501 楼 2012 年 5 月 20 日 陕西理工学院毕业设计 基于 LS-SVM 的电力电子电路故障预测方法（陕西理工学院电气工程学院自动化专业 081 班，陕西 汉中 ）摘要电力电子电路是整个电力电子设备中最关键的部分，面对其可能出现的故障及其严重后果， 对其的故障预测就显得尤其重要。 为此，根据 现 有故障预测理论和方法，在总结前人经验的基础上，本文采用最小
2、二乘支持向量机 预测算法对电力电子电路进行故障预测。具体内容如下：以基本降压斩波电路为例，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 回归预测算法实现故障预测。仿真结果表明，利用 LS-SVM 对基本降压斩波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。关键词电力电子电路 故障预测 特征性能参数 最小二乘支持向量机 陕西理工学院毕业设计 The power electronic circuit fault prediction method based o
3、n the LS-SVMAuthor：Ji Yinghua(Grade 08， Class 01，Major Automation ，Department of Electrical Engineering ，Shaanxi University of Technology ，Hanzhong ， ，Shaanxi )Tutor :Hou BoAbstract：The power electronic circuit is the most important part of the power electronic equipment . facing its possible faults
4、 and its serious consequences , its fault prediction is especially important. Therefore, in view of the existing power electronic circuit fault prediction of the characteristics of the technology , the paper proposes the least square support vector machine forecasting algorithm for the power electro
5、nic circuit fault prediction. Specific content as follows:With basic buck-chopper circuit , choose circuit output voltage signal as monitoring signal, extract output voltage ripple and average value as circuit features performance parameters, then using LS-SVM regression algorithm to the fault predi
6、ction . The experimental result shows that the use of the output circuit LS-SVM average voltage and output voltage ripple of the relative prediction error less than 2%, it can follow the fault feature performance parameters change trend, realize the power electronic circuit fault prediction effectiv
7、ely .Key words：The power electronic circuit , fault prediction , features performance parameters , least square support vector machine .目 录 陕西理工学院毕业设计 1绪论 .11.1 课题研究的目的及意义 .11.1.1 对电力电子电路进行故障预测的目的和前景 .11.1.2 本课题的主要思想和方法 .11.2 电力电子电路故障诊断特点和作用 .11.2.1 电力电子电路故障诊断特点 .11.2.2 电力电子电路故障预测的作用 .11.3 传统的电力电子电路
8、故障诊断方法 .21.4 电力电子电路故障预测方法的研究现状 .31.5 本论文主要内容 .32. 最小二乘支持向量机理论 .42.1 支持向量机 .42.1.1 支持向量机概述 .42.1.2 统计学习理论 .42.1.3 支持向量机原理 .52.2 最小二乘法 .92.2.1 最小二乘法原理 .92.2.2 最小二乘法公式 .102.3 最小二乘支持向量机和支持向量机的比较 .102.4 本章小结 .113. 基于 LS-SVM的电力电子电路故障预测 .123.1 电力电子电路故障预测步骤 .12 陕西理工学院毕业设计 3.2 特征性能参数的提取 .123.2.1 电力电子电路仿真模型的建
9、立 .123.2.2 特征性能参数的计算 .133.2.3 特征性能参数数据 .133.3 本章小结 .144LS-SVM 预测结果及故障分析 .154.1 特征性能参数预测结果 .154.2 buck 电路故障预测结果 .174.3 核函数参数寻优 .184.4 本章小结 .215结论与展望 .22参考文献 .23致谢 .24外文文献翻译 .25 陕西理工学院毕业论文 第 1 页 共 33 页1绪论1.1 课题研究的目的及意义1.1.1 对电力电子电路进行故障预测的目的和前景随着新型飞机的研制开发及其安全性、可靠性要求的不断提高，作为提高飞机安全性的有效手段，以及促进现有飞机维修保障技术的智能化发展，飞机健康预报与管理技术已经得到国内外越来越多的重视关注 1-2。飞机电源系统故障预测 3是飞机健康管理系统的重要组成部分，而飞机电源系统故障预测的关键在于对电力电子电路的故障预测，因此对电力电子电路故障预测关键技术研究在飞机的健康管理系统中具有十分重要的理论意义和应用前景。另外，由于各种电力电子设备在国民生产及人民生活中的广泛应用，能及时保证各种设备的良好运行，避免不必要的损失，对其的故障预测就显得尤为重要，而由于电力电子设备由很多部分组成，其中包括电力电子主电路、电动机、发电机和各种应用电路等。电力电子电路又是
