開關(guān)電源故障診斷方法研究.pdf

1、開關(guān)電源作為各電力系統(tǒng)的核心，一旦發(fā)生故障，若不能及時(shí)定位故障并做出相應(yīng)處理，輕則造成器件燒毀，重則導(dǎo)致整個(gè)電路系統(tǒng)崩潰，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失，甚至威脅人身安全，因此快速且準(zhǔn)確的定位開關(guān)電源故障成為一個(gè)日益重要的課題。目前開關(guān)電源故障診斷方法的研究主要從兩方面進(jìn)行：一是如何有效提取開關(guān)電源故障特征；二是如何建立高效的故障診斷模型。
　　針對(duì)開關(guān)電源電路由于元件非線性、容差性等造成的故障特征提取困難的問題，本文采用小波包變換和主元分析相

2、結(jié)合的方式提取故障有效信息。首先采用小波包變換對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行降噪處理；然后采用基于小波包的頻帶能量提取技術(shù)提取開關(guān)電源故障特征，解決了非線性、容差電路故障特征提取難的問題；最后采用主元分析對(duì)提取的故障特征進(jìn)行去冗余，排除相關(guān)輸入引起的多重共線性問題，有效提取開關(guān)電源故障特征。
　　開關(guān)電源由于沒有統(tǒng)一的故障診斷模型，常規(guī)的故障診斷方法如故障字典法等很難滿足開關(guān)電源故障診斷需求，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為開關(guān)電源故障診斷提供了思路，但是常規(guī)

3、的單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又均有其自身局限性，因此本文提出了基于改進(jìn)的萬有引力搜索算法（Improved Gravitational Search Algorithm，IGSA）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的開關(guān)電源故障診斷模型。首先針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)GSA在求解函數(shù)優(yōu)化問題時(shí)易陷入局部最優(yōu)且優(yōu)化精度不高的問題，提出基于時(shí)變權(quán)重和邊界變異的IGSA算法，經(jīng)仿真驗(yàn)證，IGSA具有更好的優(yōu)化性能；然后以IGSA優(yōu)化BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，給出IGSA-BPNN和IGSA-