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Affiliation of Author(s):自动化学院

Title of Paper:基于GPR的SEPIC变换器故障预测方法

Journal:电力电子技术

Key Words:功率变换器;故障预测;高斯过程回归;特征参数;

Abstract:故障预测是实现电路健康预报的关键技术,对比提出一种基于高斯过程回归(GPR)的方法开展单端初级电感变换器(SEPIC)故障预测研究。通过分析电路关键元器件退化对电路性能的影响,选取输出电压均值作为故障特征参数,依据历史数据建立退化模型,并采用GPR进行递推预测。分析了不同核函数和建模数据规模对预测结果的影响,并与最小二乘法进行对比,验证了所提方法的有效性和准确性。

Translation or Not:no

Date of Publication:2018-06-20

Co-author:孙权,姜媛媛,邵力为

Correspondence Author:wang you ren