[发明专利]一种零电压开关移相全桥电源健康状态评估方法

说明书

本发明提供一种基于深度自编码网络的零电压开关移相全桥电源健康评估方法，首先建立电源仿真模型，分析关键应力因素，确定零电压开关移相全桥电源的关键元器件，确定监测参数；再设计加速退化试验，监测特征参数，采集退化数据；然后用正常状态的数据训练深度自编码网络，将获取的状态监测特征数据作为人工神经网络的数据输入向量，计算最小量化误差；最后将最小量化误差值进行归一化处理，转换为表示健康的值，通过对健康值设定多个阈值，将系统的划分为四个健康状态；该方法克服了传统健康评估方法适应性差的缺点，解决了仿真建模不准确、评估结果可信性差等问题。

技术领域：

本发明提供一种零电压开关移相全桥电源健康状态评估方法，它涉及一种基于深度自编码网络的零电压开关移相全桥电源健康状态评估方法，属于软开关电源的健康状态评估技术领域。

背景技术：

电源需要连续运行，还要承受高、低温及高湿、冲击等考验，运行中往往不允许检修或者只能进行简单的维护。随着现代科技工业的迅速发展，对电子设备电源的可靠性、效率等提出了更高的要求。先进的健康管理技术通过预知系统状态，根据状态进行智能维护有望解决电源的安全性与可靠性问题，受到国内外的高度重视。而健康管理技术的实现，首先需要准确获得电源的健康状态。

零电压开关移相全桥电源健康状态表现形式多样。现有方法主要是针对零电压开关移相全桥电源系统中的关键元器件的退化程度，采用仿真建模的方法，仿真退化过程，获取退化数据，来评估零电压开关移相全桥电源的整体健康状态。此类方法存在建模困难、建模不准确、参数仿真范围不连续等缺陷，甚至仿真结果偏离了电源实际退化情况，使零电压开关移相全桥电源健康评估结果可信性差。

发明内容：

本发明为了解决现有零电压开关移相全桥电源健康评估方法中存在仿真建模困难、仿真不准确及评估结果可信性差的问题，提出一种基于深度自编码网络的零电压开关移相全桥电源健康评估方法。

本发明提供一种零电压开关移相全桥电源健康状态评估方法，即一种基于深度自编码网络的零电压开关移相全桥电源健康评估方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：建立零电压开关移相全桥电源仿真模型，并根据零电压开关移相全桥电源仿真模型及该电源预期所处环境条件及使用状况，确定影响零电压开关移相全桥电源输出特性的关键应力因素，及关键应力因素的波动范围；

步骤二：根据影响零电压开关移相全桥电源输出特性的关键应力因素，确定零电压开关移相全桥电源的关键元器件，并建立各关键元器件的退化模型，并根据退化模型确定监测参数；

步骤三：设计加速退化试验，通过提高电源工作时的环境温度，加速性能劣化速度，布置多个监测点，监测特征参数，采集退化数据；

步骤四：利用深度自编码网络方法，对采集到的退化特征参数进行融合；用正常状态的数据训练深度自编码网络，将获取的状态监测特征数据作为人工神经网络的数据输入向量，计算所得到的最小量化误差(MQE)；

步骤五：将MQE值进行归一化处理，转换为表示健康的值，用CV表示；通过对CV设定多个阈值，将系统的退化状态分为正常、轻微退化、严重退化、故障四个阶段；

所述零电压开关移相全桥电源为大功率功放电源。

通过以上步骤，基于数据驱动数据的思想，结合深度自编码网络的非监督特性与丰富的表达能力，避免了对零电压开关移相全桥内部进行复杂物理建模。通过加速试验获取退化数据，训练深度自编码网络，克服了传统健康评估方法适应性差的缺点，解决了仿真建模不准确、评估结果可信性差等问题。