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变工况下闭环单端初级电感变换器(SEPIC)系统级的故障预测,不仅受故障模式的影响,还受工况变化的影响。针对此问题,采用了一种新颖的变工况下闭环SEPIC变换器系统级故障特征参数(S-FCP)的提取方法,并提出了一种基于高斯过程回归(GPR)对S-FCP退化状态预测的方法。首先,研究了在不同工况下闭环SEPIC变换器关键元件的退化对系统级参数的影响。其次,选取对关键元件退化敏感且退化趋势有规律的系统级参数作为闭环SEPIC变换器的S-FCP,并利用多元最小二乘回归得到额定工况下的S-FCP。最后,基于GPR对S-FCP进行故障预测,实现变工况下闭环SEPIC变换器的故障预测。实验结果证明了该S-FCP提取方法和预测框架的可行性。 相似文献
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针对小波变换在暂态电能质量消噪方面对高频有用信号误滤除,造成消噪后信号失真严重,或毛刺过多现象,提出一种结合经验模态分解(EMD)的改进奇异值分解(SVD)降噪方法,该方法采用EMD将噪声信号进行初步滤除,通过构造Hankel矩阵,利用左右奇异向量确定奇异矩阵,根据奇异值的分布规律,提出一种改进的奇异值差分方法来确定有效奇异矩阵阶次,从而完成消噪后信号的重构.结果 显示该方法去噪效果较好,特别对电压暂降和电压中断的效果最为明显,其信噪比分别提高了2.9 dB和7.3 dB以上,验证了所述方法的有效性. 相似文献
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