DC-DC电路故障预测方法研究

【摘要】：当今时代随着电力电子技术日新月异的发展,越来越多的电子产品相继问世,并在各行各业的发展中发挥巨大的价值效益与积极作用。电力电子电路通常是电源和电机驱动器重要的组成部分,若是该电路模块发生了故障,将有可能导致整个系统的瘫痪而不能正常运行,进而造成巨大的经济损失甚至是人员伤亡。因此,为了提高系统的安全性,可靠性,最大程度的减小系统故障带来的一切损失,对电力电子电路进行故障预测技术的研究具有及其重要的理论意义和使用价值。本文主要研究了DC-DC开关功率变换器电路的故障特征参数的提取及系统故障预测方法,具体研究内容包括:1.研究了电力电子电路关键元器件的失效机理,通过分析元器件的等效电路模型和失效模式,确定了反映主要元器件性能退化状况的故障特征参数及其失效阈值。2.研究了DC-DC开关功率变换器的工作原理及外围元器件参数设置的具体方法,并对关键元器件进行了退化模拟,建立了参数退化曲线。最后通过系统仿真分析各关键元器件分别对系统输出电压均值,纹波电压值及功率损耗的影响,确定评估系统故障特征参数。3.研究了小波神经网络(WNN)和极限学习机(ELM)模型及算法实现,并提出一种新的基于WNN-ELM算法。以电解电容等效电阻ESR和电容值C的退化为例,通过分析对比WNN-ELM算法与WNN、ELM算法的预测相对误差值,确定了该算法的可行性。4.最后以DC-DC开关功率变换器为例,通过仿真得到1400组时间序列输出电压纹波值,分别采用WNN、ELM和WNN-ELM算法对其系统级故障参数进行时间序列预测,并实现了DC-DC电路系统级故障预测,分析确定本文提出的算法准确率更高。