基于粒子群算法的电力电子电路参数辨识方法
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  • 英文篇名:Research on Power Electronic Circuits Parameter Identification Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
  • 作者:邵力为 ; 王友仁
  • 英文作者:SHAO Liwei;WANG Youren;College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;
  • 关键词:电力电子电路 ; 参数辨识 ; 粒子群算法 ; 故障诊断
  • 英文关键词:power electronic circuit;;parameter identification;;PSO;;fault diagnosis
  • 中文刊名:ZZHD
  • 英文刊名:Machine Building & Automation
  • 机构:南京航空航天大学自动化学院;
  • 出版日期:2019-02-20
  • 出版单位:机械制造与自动化
  • 年:2019
  • 期:v.48;No.260
  • 基金:南京航空航天大学研究生开放基金资助项目(kfjj20160305)
  • 语种:中文;
  • 页:ZZHD201901049
  • 页数:4
  • CN:01
  • ISSN:32-1643/TH
  • 分类号:192-195
摘要
针对传统的电力电子电路参数辨识仅对部分器件进行辨识,未辨识到所有器件特征参数值,无法准确判断电路当前状态的问题,建立了基于电感电流与输出电压的电路混杂系统模型,使用粒子群优化算法将参数辨识问题转化为目标函数优化问题,求解得到电路中所有关键元器件的特征参数值,以更好地表征电路的健康状态。仿真实验结果表明该方法的辨识精度达到98%以上,有较好的辨识效果。
        This paper establishes a hybrid system model based on inductor current and output voltage,for the traditional power electronic circuit parameter identification can only get some feature parameters and cannot accurately determine the current state of the circuit. If particle swarm optimization is used to transform the parameter identification to objective function optimization,it can obtain characteristic health state of the circuit. The simulation results show that the accuracy of the method is more than 98%,and its recognition effect is good.
引文
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