[发明专利]一种基于FRM-RVM的电力电子电路故障预测方法

摘要

本发明公开一种基于FRM-RVM的电力电子电路故障预测方法，步骤为：监测电压及电流信号，进行小波阈值去噪，构成多维电路参数向量；对其降维得到多维故障特征向量；得到电路健康容差范围内的故障特征向量样本集；每间隔一段时间，获取电路实时运行过程中的故障特征向量；计算各时刻点故障特征向量对故障特征向量样本集的健康度，构成电路健康度时间序列；给出电路健康度阈值；利用RVM算法对健康度时间序列预测，获取电路未来某时刻的电路健康度，将其与健康度阈值比较，判定电路未来某时刻的健康状况，从而实现电路的故障预测。此种预测方法能够实时进行电力电子电路的状态监测并估计其健康状况，实现对其未来状态的预测，提前预知故障发生时间。

主权项

一种基于FRM‑RVM的电力电子电路故障预测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)从待测电路选择监测点，监测各测点的电压及电流信号；(2)对步骤(1)中所测信号进行小波阈值去噪，得到去噪后的信号；(3)对步骤(2)中经小波去噪后的各信号进行处理，结合电路性能指标要求，计算得到各电路参数，构成n维电路参数向量，n为所计算电路参数的个数；(4)利用主成分分析对步骤(3)中所建立的电路参数向量降维，得到反映电路健康状况的m维故障特征向量，其中，m≤n；(5)考虑电路各组成元器件容差，对电力电子电路进行蒙特卡洛分析，利用步骤(1)～(4)，得到电路健康容差范围内的故障特征向量样本集；(6)利用步骤(1)～(4)，每间隔一段时间，获取电力电子电路实时运行过程中的故障特征向量；(7)计算步骤(6)中各时刻点故障特征向量对电路健康状态下的故障特征向量样本集的健康度，构成电路健康度时间序列；(8)依据实际电路的工作性能指标要求，给出电路健康度阈值；(9)利用RVM算法，对电路工作过程中的健康度时间序列预测，获取电路未来某时刻的电路健康度；(10)将步骤(9)中的未来某时刻健康度与规定健康度阈值比较，判定电路未来某时刻的健康状况，从而实现电路的故障预测。