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基于优化SVM的BUCK电路故障诊断方法: 收藏
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引用; 《机械制造与自动化》2024年第2期53卷 220-223,273页; 作者：许煜辰王友仁常烁南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016; 核心功率器作为功率变换器的重要组成部分,一旦发生故障,直接影响电路的安全运行。为此设计核心功率器件的加速退化实验方案,采用加速退化实验中退化程度最为严重的电解电容和SiC MOSFET功率管代表DC-DC变换器的软故障器件。实验设定5...; 核心功率器作为功率变换器的重要组成部分,一旦发生故障,直接影响电路的安全运行。为此设计核心功率器件的加速退化实验方案,采用加速退化实验中退化程度最为严重的电解电容和SiC MOSFET功率管代表DC-DC变换器的软故障器件。实验设定5种工况条件,分别采集每种工况条件下的4种电路信号。采用ReliefF算法对48维特征进行特征优选,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行故障分类,并与SVM、KNN分类算法进行对比分析,验证了所提方法的优越性。实验结果表明:PSO-SVM故障诊断方法可以获得更高的故障诊断率。; 来源：详细信息评论

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