[发明专利]一种磁浮列车悬浮斩波器母线电容状态监测方法

权利要求书

1.一种磁浮列车悬浮斩波器母线电容状态监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S100：获取磁浮列车悬浮斩波器母线的负载电流、电容电压和电容纹波电压；

步骤S200：构造监测悬浮斩波器母线电容状态的神经网络模型；

步骤S300：将悬浮斩波器母线的负载电流、电容电压和电容纹波电压作为神经网络的输入量，悬浮斩波器母线电容的特征值作为神经网络的输出量，对悬浮斩波器母线电容状态进行判定；

所述步骤S300中悬浮斩波器母线电容的特征值具体为电容器电容容值状态或电容等效串联电阻状态；

步骤S300中对悬浮斩波器母线电容状态进行判定具体为：当电容器电容容值减少到其初始值的20％以下或电容等效串联电阻值增加到其初始值的2倍以上，则悬浮斩波器母线电容处于故障状态，反之悬浮斩波器母线电容处于正常状态；

所述步骤S200中神经网络模型包括输入层，隐层和输出层三层，所述隐层对输入进行相应的处理并输出，输出层对隐层的输出进行相应的处理并输出，从而得到输入和目标输出之间的函数；

所述输入层到隐层之间的函数为：

从输入到隐层的第一步映射过程可表示如下：

其中，I₁＝(i₁，i₂，...，i_n)为输入矢量，i_j是来自第j个输入的信号，W_m＝(w_m1,w_m2,...w_mn)为输入层连接到隐层第m个神经元的权重，w_mj表示输入i_j与隐层第m个神经元之间的连接权重，y_m表示输入向量I₁和权重W_m的内积之后的隐层第m个神经元结果，b_m表示隐层第m个神经元的偏差，n为输入信号的个数；

第二步映射过程为y_m输入到激活函数，激活函数的输出结果即为隐层的输出y′_m；

所述激活函数为sigmoid函数：

通过损失函数对权重进行更新调整，所述损失函数L_mse具体为：

其中，O^(k)为预测值，Y^(k)为标签，(k＝1,2,..,q)，q为历史数据的个数。

2.根据权利要求1所述的磁浮列车悬浮斩波器母线电容状态监测方法，其特征在于，选择损失函数后，使用随机梯度下降的标准优化器进行反向传播中的参数训练以更新权重。