[发明专利]一种基于RVM-QNN的电力电子电路多参数辨识故障预测方法有效
| 申请号： | 201210067840.0 | 申请日： | 2012-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN102662142A | 公开（公告）日： | 2012-09-12 |
| 发明（设计）人： | 姜媛媛;王友仁;林华 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01R31/28 | 分类号： | G01R31/28 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于RVM-QNN的电力电子电路多参数辨识故障预测方法，步骤为：（1）对电力电子电路中各元器件设置不同的参数值，获取电路性能参数；（2）以电路性能参数、元器件参数作为训练样本，构建QNN神经网络多参数辨识器；（3）每间隔一段时间获取电路性能参数的时间序列；（4）利用RVM算法对电路性能参数进行预测，获取未来某时刻的电路性能参数；（5）以所预测的电路性能参数为输入，辨识获取未来某时刻的电路各元器件参数；（6）依据所预测的电路各元器件参数，对系统进行故障状况评估。此种预测方法能够实时监测电路运行状况，预测未来某时刻电力电子电路中各元器件参数，进而评估未来电路故障状况，并能判定故障原因。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rvm qnn 电力 电子电路 参数 辨识 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于RVM‑QNN的电力电子电路多参数辨识故障预测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)对电力电子电路中各元器件设置不同的参数值，监测对应情况下的电路测点信号，并计算获取电路性能参数；(2)以步骤(1)中所获电路性能参数、元器件参数作为训练样本，对QNN神经网络进行训练，构建QNN神经网络多参数辨识器；(3)电路工作过程中，每间隔一段时间，监测系统测点信号，计算电路性能参数，获取电路性能参数的时间序列；(4)利用RVM算法对电路性能参数进行预测，获取未来某时刻的电路性能参数；(5)以所预测的电路性能参数为输入，利用步骤(2)中训练后的QNN神经网络辨识器，辨识获取未来某时刻的电路各元器件参数；(6)依据所预测的电路各元器件参数，对系统进行故障状况评估。
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