期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
反激式开关电源故障非侵入式AI诊断方法研究
1
作者 唐圣学 谭立强 +3 位作者 李从宏 严金晶 Muhammad Ehtsham Akram 赵金泽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期212-222,共11页
将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提... 将人工智能技术应用到故障诊断领域可以实现电力设备的自动化、智能化诊断,提高诊断精度和效率。以单输入多输出的反激式开关电源为例,针对其因脆弱元件失效而引起的电路工作性能异常的问题,通过分析不同故障模式的信号特性和可分性,提出了融合输入电流和输出电压信息的非侵入式开关电源故障诊断方法。构建了由时域特征及频带小波包奇异熵特征组成的融合时频域信息的多维特征矢量,建立了故障特征与故障模式之间的映射关系。进而,提出了基于人工智能技术的深度神经网络(DNN)故障诊断方法,实时监测反激式开关电源的运行状态,并通过数据分析及时识别故障位置,对潜在故障进行预警。实验结果表明,所提出的方法对单故障和多故障模式均具有良好的诊断效果,诊断准确率可达97.9%,并且,在不同工况下,该方法均可表现出较高的诊断准确率和较强的抗干扰性能。 展开更多
关键词 人工智能 反激式开关电源 时域特征 小波包奇异熵 故障诊断 dnn辨识
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部