[发明专利]一种基于机器学习的DC-DC电源的健康状态监测方法在审
| 申请号： | 202011239220.1 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112560892A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 张艺蒙;徐帅;吕红亮;张玉明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学芜湖研究院;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H02M3/155 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 241000 安徽省芜湖市弋江区高*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供的一种基于机器学习的DC‑DC电源的健康状态监测方法，通过构建DC‑DC电源退化电路，获取该电路当前时间的退化特征参数，使用训练好的机器学习分类模型对第一特征向量进行识别，确定DC‑DC电源退化电路所属的故障模式，以此确定该电路中发生退化的易退化元件或者易退化元件组合，实现故障元件的精准定位，然后使用训练好的隐马尔科夫模型对第一特征向量识别，确定DC‑DC电源退化电路的健康状态，以此预测电路的寿命。相较于现有技术的故障定位及寿命预测方法，本发明可以更加简洁的实现精准的故障定位以及提高预测DC‑DC电源寿命的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 dc 电源 健康 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学芜湖研究院;西安电子科技大学，未经西安电子科技大学芜湖研究院;西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011239220.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：模块化数据中心机柜智能强度检测装置
- 下一篇：一种基于位置跟踪分拣装置及方法
