亚洲国产精品久久久久久,大乳在线免费观看,高清国产午夜精品久久久久久

基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量

2021年電子技術(shù)應(yīng)用第9期

楊培盛1，付宇1，李鴻飛2，初開麒2，王夢謙2，李政達(dá)2

1.濟南軌道交通集團建設(shè)投資有限公司，山東濟南250014； 2.中車青島四方車輛研究所有限公司，山東青島266033

摘要： 實時監(jiān)測功率變流器中支撐電容的老化狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并更換存在缺陷的電容，對提高功率變換器的可靠性具有重要意義。基于相關(guān)電壓電流數(shù)據(jù)，通過建立數(shù)據(jù)集，確定網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)和模型訓(xùn)練，最終得到基于CNN-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過不同工況下的數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性進行了驗證。結(jié)果表明，該模型可對電容容值進行可靠預(yù)測。

關(guān)鍵詞： 支撐電容 CNN-LSTM 可靠性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TN102；TM531
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201128
中文引用格式： 楊培盛，付宇，李鴻飛，等. 基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(9)：16-19.
英文引用格式： Yang Peisheng，F(xiàn)u Yu，Li Hongfei，et al. Soft measurement of supporting capacitance based on CNN-LSTM[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(9)：16-19.

Soft measurement of supporting capacitance based on CNN-LSTM

Yang Peisheng1，F(xiàn)u Yu1，Li Hongfei2，Chu Kaiqi2，Wang Mengqian2，Li Zhengda2

1.Jinan Rail Transit Group Construction Investment Co.，Ltd.，Jinan 250014，China； 2.CRRC Qingdao Sifang Rolling Stock Research Institute Co.，Ltd.，Qingdao 266033，China

Abstract： It is of great significance to monitor the aging state of the supporting capacitors in the power converter in real time and to find and replace the defective capacitors in time. In this paper, based on the relevant voltage and current data, through the establishment of data sets, the network model parameters and model training are determined. Finally, the neural network model based on CNN-LSTM is obtained. The accuracy of the neural network model is verified by the data sets under different working conditions. The results show that the model can reliably predict the capacitance value.

Key words : support capacitor；CNN-LSTM；reliability；neural network

0 引言

近年來，電力電子系統(tǒng)的可靠性越來越引起社會各界的廣泛注意^[1-2]。大量的研究及實踐表明，在軌道交通領(lǐng)域，實現(xiàn)軌道列車牽引系統(tǒng)的實時健康狀態(tài)監(jiān)測，做到及時的故障預(yù)警和提前維修^[3-4]，將大大提高系統(tǒng)的可靠性，節(jié)約維修成本。

直流母線支撐電容作為牽引系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，其健康狀態(tài)隨著投入運行年限的增加而變差，直流母線電容失效導(dǎo)致的列車系統(tǒng)停機甚至損毀給社會帶來了巨大的經(jīng)濟損失^[5-6]。因此，支撐電容的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)成為了當(dāng)前研究的熱點^[7-8]。支撐電容的容值能夠表征其真實的健康狀態(tài)^[9]，本文提出了一種大功率變流器直流母線電容容值的在線監(jiān)測方法，利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory，CNN-LSTM)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型^[10]，可以根據(jù)列車系統(tǒng)運行過程中采集到的實時運行數(shù)據(jù)進行支撐電容值的準(zhǔn)確軟測量，對于實現(xiàn)支撐電容健康狀態(tài)在線監(jiān)測、提高功率變流器的可靠性具有重要意義。

本文詳細(xì)內(nèi)容請下載：http://m.jysgc.com/resource/share/2000003737。

作者信息：

楊培盛1，付宇1，李鴻飛2，初開麒2，王夢謙2，李政達(dá)2

(1.濟南軌道交通集團建設(shè)投資有限公司，山東濟南250014；

2.中車青島四方車輛研究所有限公司，山東青島266033)

原創(chuàng)聲明：此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。

相關(guān)內(nèi)容