基于HS_PF的电力电子电路故障预测方法
谈电子电路故障诊断及预测技术.docx
谈电子电路故障诊断及预测技术近年来，现代化的工业发展开始依赖于电子产品。
这主要是由电子产品的高效性来决定的。
当然，这种局面也是有利有弊的。
利就体现在提高了工业生产的效率，而弊就体现在如果电子产品出现故障，整个电子设备的系统可能都会受到影响，严重的时候会导致整个电力系统都无法继续工作，使得工业的生产活动不得不停止。
一旦电子设备的电路发生了故障，很有可能发生整个系统的故障，单是检查、维修的经费都是一大笔，还有由于停工带来的经济损失。
因此，在电子电路故障发生以前做好预测工作以及发生故障后及时诊断故障位置及类型的工作，成为了维修的重中之重。
本篇文章将从目前电子电路中存在的几种常见故障类型入手，分析电子电路故障的诊断技术和预测技术。
一、电子电路中常见的几种故障类型（1）故障出现在测试设备之中：一般来说，当故障出现在测试设备之中的时候，就表示电子电路自身应该没有出现太大的问题。
当电子设备整体显示有地方出现了问题，这就意味着有可能是测试设备方面出现了问题。
这种问题除了测试设备本身存在问题以外，还有可能是因为相关的测试人员在使用测试设备的过程中出现了误操作，进而导致了测试设备出现故障。
比如在测定电效应的物理现象时就需要使用到示波器，此时如果操作的人员在使用的时候没有选择合理的档级，就很有可能会导致波形的显示出现异常。
这个时候示波器就可能会显示是设备本身存在故障，但是其实仅仅只是因为操作人员的操作失误。
（2）元器件的损坏导致故障的发生：从整个电子产品本身来看，电子电路包含的元器件以及线路都是非常多的。
并且这些元器件很多时候都是比较精细的。
如果作为电子电路的重要组成部分的元器件出现了问题，那么整个电子电路也会出现故障。
比如最为常见的几种元器件如电阻、电容以及晶体管等等，这一系列的元器件如果被烧坏的话，那么这些元器件所处的那一块的电子电路的电流输入及输出都会受到很大的影响，或者说直接无法输入输出。
（3）故障是由于人为原因而引起的：电子电路出现故障，有时候还可能是因为操作人员的操作过程存在失误。
电子电路故障诊断与预测技术分析 王雅丽
电子电路故障诊断与预测技术分析王雅丽发表时间：2019-07-19T10:38:10.277Z 来源：《新材料.新装饰》2019年2月下作者：王雅丽[导读] 通过研究电力电子电路故障实例能够发现，大部分的电力电子电路故障通常表现为内部开关元件的损毁。
一般来说，功率开关器件的损坏是电力电子电路故障的主要体现。
电力电子电路出现故障时，由于电子器件的过载能力较小，往（身份证号：13022619791016****）摘要：通过研究电力电子电路故障实例能够发现，大部分的电力电子电路故障通常表现为内部开关元件的损毁。
一般来说，功率开关器件的损坏是电力电子电路故障的主要体现。
电力电子电路出现故障时，由于电子器件的过载能力较小，往往瞬息之间就会产生停电，为相关电力企业带来严重损失。
由于电力电子电路功率极大，甚至可以达到几千千瓦，一旦发生故障，容易引发重大的事故。
鉴于此，本文对电子电路故障诊断与预测技术问题进行解析，以供参考。
关键词：电子电路；故障；诊断与预测引言随着电子技术的不断完善，电子电路的应用范围越来越广，并显现出了较高的应用价值。
电子电路稳定与否，直接关乎其在实际应用中的效果[1]。
电子电路在实际应用过程中，不可避免的会出现一些故障，导致电子电路无法正常运作，降低了电子电路的安全性能，因此亟需通过科学有效地检测技术，来对其中的故障进行发现与解决，进而提升电子电路的运行水平。
1电子电路故障原理1.1故障频率特征的诊断在对电路出现的故障进行诊断的时候，需要按照传感器所传出的故障信号实施相应采集，然后以故障产生的频率算法对电路可能出现的故障实施鉴别，并对产生的故障进行相应判断。
1.2传统算法的弊端对于电子的电路而言，其通常与数字以及模拟等相关电路均不相同，其相关器件所具备的过载能力一般比较小，而且受损的速度比较快，仅为10微秒之内，这种情况下，就无法对可能出现的故障进行提前获取。
而传统的故障诊断主要是依据频率所输出的波形对缓变的故障进行判断，但是，无法对快速、突变的故障进行有效识别。
电力电子电路故障诊断及预测方法研究
电力电子电路故障诊断及预测方法研究摘要：随着电力电子技术的不断发展，各类电力电子设备已广泛应用于各行各业的领域。
然而，常常出现因电力电子电路故障导致的设备损坏、停机甚至安全事故。
因此，快速准确地诊断电力电子电路故障，并进行预测，具有非常重要的意义。
本文首先介绍了电力电子电路的基本原理及其常见故障形式，然后详细阐述了电力电子电路故障的诊断方法，包括诊断信息的采集和处理、故障特征提取和故障定位等环节。
接着，针对电力电子电路故障的预测需求，本文还介绍了一些常见的预测方法，包括基于统计模型的预测方法和基于机器学习的预测方法，并分析了各自的优缺点。
最后，通过实验验证了所述方法的可行性和准确性。
关键词：电力电子，电路故障，故障诊断，预测方法电力电子电路故障诊断及预测方法研究一、引言电力电子技术已广泛应用于各个领域，例如电力系统、交通运输、军事装备、医疗设备等。
然而，电力电子设备存在着各种故障，例如元器件老化、温度过高、电源电压波动等，这些故障不仅会导致设备损坏和停机，还可能引发严重的安全事故，因此快速准确地诊断故障并进行预测具有重要的意义。
二、电力电子电路故障形式电力电子电路常见的故障形式包括：元器件老化、元器件失效、电源电压波动、短路、开路等。
以上故障均会导致电路的性能降低或完全失效，甚至可能引发火灾或爆炸。
三、电力电子电路故障诊断方法针对电力电子电路故障，常用的诊断方法包括：1. 诊断信息的采集和处理通过对电力电子电路的参数进行实时监测和分析，采集有关故障的信息，并对信息进行处理和分析，提取故障特征。
2. 故障特征提取通过分析采集到的数据，提取出反映故障的特征，例如信号的幅值、频率、相位等。
3. 故障定位通过对故障特征进行分析，确定故障发生的位置，例如故障出现在哪个元器件或哪一段电路。
四、电力电子电路故障预测方法电力电子电路故障预测方法主要包括基于统计模型的预测方法和基于机器学习的预测方法。
1. 基于统计模型的预测方法通过对电力电子电路的历史数据进行分析，建立统计模型，从而预测未来可能出现的故障。
电力电子电路故障诊断技术探索与预测
应用技术电子用户随着科技的迅猛发展对电子系统的要求也随之提高，现在对于电子设备与系统来说，最重要的就是逐渐完善其功能，使电子系统的结构逐渐向更大的平台发展，在发展的过程中，发生故障以及失效的概率就日益增加，在分析问题以及解决故障的过程中效率就成了最核心的内容，否则就会因为此产生很大的经济市场的损失，在未来的电子系统中，是否能提高预测故障的技术，决定着我国电子系统的发展道路的平坦与否。
1 电力电子电路故障诊断与预测技术难点电力电子电路有两种特性，即非线性和容差性，这两种说明电路的模拟性，也从一定程度上提高了对故障的检测难度，电力电子电路具有开关方面的特性，这就更加特殊的对其进行健康管理。
当前有很多对电子系统进行故障检测的技术手段，但在解决的过程中还是存在较多问题。
■1.1 失效机理的研究电子系统由若干的电子元件组成，当发生故障的时候，元件失效所占原因比例是最大的，维护人员就会根据元件失效原因采取不同的检修技术，电路的使用时间以及性能好坏程度都可以通过预测技术来判定，电解电容器的失效技术在现阶段的电子电路中应用的很多。
单从元件方面来说，其复杂性很大程度上是和其数量众多有关的，元件所处的环境以及状态不同，物理性能以及工作规律也不同，其性能就很容易发生失效。
所以，研究电力电子电路中存在较大困难的还是元件故障对电路的影响。
■1.2 故障的监测与评估不同电路失效的时候的原因也是有所不同的，没有一个具体评判一个电路是否在健康状态的标准，因为电路具有不同信息，进行故障判断的技术就要根据不同的类型进选择。
因此，电力电子电路故障的检测与评估时，电路的实时状态的判断也具有较大难度。
■1.3 预测的精确度、可靠性和实时性可靠性是电子设备必须具备的一个性能，所以为了保证其性能，就要提高预测时的精确度。
电子设备的故障原因和预测使用的技术都是非常重要的方面，所以及时对电路进行预测是十分必要的，不仅降低电路失效的概率，还能减少在这方面的相应损失，因此，检测的精确度和实时性都是必不可少的。
电子电路故障诊断与预测技术
年第期电路故障的诊断建立在采集并分析传感器传出的故障信号上，通过故障产生的频率算法来判断故障。
为使电子设备与系统达到时代发展的新需求，必须通过电子电路的故障解决与预测，逐渐完善功能结构，保证电路工作效率和使用寿命，是众多行业健康发展的核心工作。
1电子电路故障诊断与预测技术现状分析1.1电子电路故障原理电子电路相比模拟电路和数字电路来说过载能力较小，容易在短时间内受损，这为故障的预测和排查带来了挑战。
传统的故障诊断使用不同频率输出的波形，能够对缓变故障进行有效的判断，但对于发生在10微秒之内的电子电路而言，快速、突变的故障是无法进行有效预测和诊断的。
理论上讲，传统算法的使用对实际应用中故障的诊断产生了较大的干扰，由于电路中电器元件产生故障信号的频率参数随部件的承载能力减弱而相应地降低，就导致了元器件的信号频率参数降低，甚至出现漏检。
1.2元件失效的相关分析电路系统是由大量电器元件组成的，在长期的使用中，元件的失效在电路故障中所占比重较大。
对电子电路的维护，实则是对复杂程度高、数量众多的单个元件的养护工作。
元件的工作环境和状态会对其物理性质和工作机制造成影响，造成元件失灵也是很容易的，所以对原件故障的排查是解决电子电路故障的重要部分。
电子设备非常看重可靠性，可靠性的依据是预测的准确度，即检测的时效性和精确度。
提高这方面的能力也是降低电路失效概率、减少电路故障带来的损失的必要工作。
2电子电路故障诊断技术2.1P H M 技术P H M技术以健康管理和预测为核心工作，包含了对正常性能的评判和比较，也是预测故障研究电路状态波动的依据。
该项技术以特征提取的状态检测、基于数据分析的比值判断与残差判断为主要计算流程，并据此进行状态预测和寿命预测。
P H M技术之所以在实际应用中占据重要地位，在于其应用的数据驱动技术、物理技术、混合技术相结合的技术原理。
使其具有广泛的应用领域，能在多领域的电路故障检测及技术匹配工作中发挥优势。
电力电子设备的故障预测与预防方法探索
电力电子设备的故障预测与预防方法探索随着电力电子设备在现代电力系统中的广泛应用，故障预测与预防成为确保系统运行可靠性和安全性的重要任务。
本文将探讨电力电子设备故障预测与预防的方法和技术。
1. 故障预测方法探索1.1 传统方法传统的电力电子设备故障预测方法主要基于统计分析和经验规则。
例如，基于故障历史数据和经验的故障频率分析可以帮助确定设备可能发生故障的概率。
此外，通过监测设备的运行参数和性能指标，如温度、振动和电流等，可以提前发现异常情况，并进行预测。
1.2 机器学习方法近年来，机器学习方法在电力电子设备故障预测中得到了广泛应用。
机器学习模型能够从大量的数据中学习和发现隐藏的规律，进而预测设备故障。
常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些方法基于输入数据的特征，通过对已有数据的分析和学习，建立模型来预测设备故障的可能性。
1.3 深度学习方法深度学习方法是机器学习的高级形式，其核心是人工神经网络的深层结构。
深度学习模型具有更强大的模式识别和自动特征提取能力，能够更精确地预测电力电子设备的故障。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在图像、信号和序列数据处理方面表现出色，可以应用于故障预测。
2. 故障预防方法探索2.1 定期维护保养定期维护保养是预防电力电子设备故障的基本方法。
通过设定维护保养计划，定期对设备进行检查和维护，如清洁、紧固和润滑等，可以及时发现和修复潜在问题，降低设备故障的发生可能性。
2.2 热管理优化电力电子设备的过热是故障的主要原因之一，因此热管理的优化对于预防故障非常重要。
合理设计和布局散热器、风扇等散热设备，提高散热效率，降低设备温度，可以减少故障发生的风险。
2.3 材料和组件选用合理选择优质的材料和组件也是预防设备故障的一个重要策略。
优质材料和组件具有更高的可靠性和耐受性，能够提高设备的工作效率和稳定性，减少故障的发生概率。
电力电子电路及设备故障问题及诊断方法
电力电子电路及设备故障问题及诊断方法从现代电力电子电路发展以来，现代故障针对技术也已经发展了几十年，并且发展成为一门新兴学科。
我们需要完成的工作，就是克服这些困难，做到精确、快速的清除电路故障。
1.电力电子电路故障诊断特点知己知彼才能百战不殆，要进行电力电子电路的故障诊断，首要任务是熟悉整个电力电子电路，了解电子电路设备可能出现的所有状况。
在至今为止的电力电子电路使用过程中，所反映的情况来看，最常出现的故障通常表现为功率开关器的损坏，而通常情况下，常常以晶夹匣管作为功率开关器，故障问题部位也常常集中在晶夹匣管。
另一方面，作为新型科学技术，电力电子电路故障的诊断与传统电路的诊断，或多或少存在检测方法等不同程度的差异，就数字电路、模拟电路等常见传统电路来说，诊断方法的差别主要体现在电力电子电路的故障信息出现时间，故障信息仅存在与发生故障到引起短路停电的这一小段时间，这段时间通常不超过十毫秒，如此短暂的信息反馈就要求我们在监测电路时做好及时的检测排查。
2.电力电子电路故障诊断目的电力电子电路作为近现代以来的新型产物，在带来无数便利的同时也会带来一些问题，即当电子电路发生故障之后所引发的一系列不良影响。
往细节方面论述，家庭、个人使用的电子电路设备一旦发生故障，就极为有可能引发电器产品的损坏，家庭电网出现问题，甚至引起家庭火灾。
另一方面，若是大型工业、企业电子电路设备发生故障，就会造成更加大型的危害，例如，对工矿企业来说可能导致停产等危急情况的出现。
另外，一旦交通运输中出现电子电路、电子设备的故障，必然造成交通瘫痪甚至带来更严重的后果。
因此，对电力电子电路故障进行准确的诊断，检查排除故障原因从而解决故障就是一件刻不容缓的工作。
通常我们所说的电路维修有两种方式，一是损坏维修，即在设备发生损坏之后进行检查维修，这样带来的问题就是设备损坏带来的损失无法避免，造成巨大的经济损失。
与其相反的另一种方法则是在设备发生故障之前进行定期检查维护，及时预防故障事故的出现。
对电力电子电路故障分析及方法
１ ）故 障 信 息 的 检 测 ：以一 定 的 检 测技 术 ，获 取 故 障发 生 时 的所 需 的 故 障 诊 断法 。
故障信息 ，供故障分析 ，推理用 ； 专家系统诊断 的基本思想是 ：先通 过实验或仿真建立起一个可靠 ２ ）故障的诊断 ：依据检测 的故障信 息 ，运用合 适的故 障诊断方 的知识库 ，该知识库包含了电路 的环境知识 、系统知识 和一个规则库 。 法 ，对故障进行 分析 、推理 ，找 出故 障发生的原因并定位故障发生部 其 中知识库反映 了系统 的因果关 系，具 体到故障诊 断系统 中就是系统
２ 电力 电 子 电 路故 障 诊 断 方 法
专家系统就是利用计算机推 理能力 和领 域专家的丰富经验 ，以及
系 统 内部 因 果 关 系 和人 工 智 能 的机 器 学 习 功 能 ，设 计 出 的 一 种 智 能 计
算机程序系统 ，解决复杂 的系统 故障诊 断问题。专家系统对经验性的 诊断知识进行形式化描述 ，突破个人局 限广为传播 ，有利于存储 和推 广专家的经验 ，发挥专 门人才作用 ，开辟 了综合利用专家知识的新途 径 ，比人类专家更可靠 、灵活 ，不受环境影 响。专家系统的知识结构
位。传统的故障诊断方法在电力 电子 电路 故障诊断中也得到 了广泛应 变量和故障类型 、故障点之 间的因果关 系 ：然后通过人机接 口得到实 用 ，如故 障字典法 、故障树 、专家系统等。 际 运 行 中的 特 征 变 量 值 ；将 它 应 用 到规 则库 进 行 推 理 ，就 得 到 了电 路
民 营科 技
２１ ０ ０年第 ５ 期
科技 论坛
对 电力 电子 电路故 障分析及 方法
周 晓 芳 孙 晓东
（ 、 尔滨正大建筑企业集 团有 限责任公司， １哈 黑龙 江 哈 尔滨 ５ ０ １ ２ ２ ２ ２ ９ ０ ７ ５ ６１ 黑龙 江 哈 尔滨 １０ ０ ） １ ０ ０ 、 ３ ３ ４１ ８ ０ ０ ０ ６， ５ ０ １
电力电子技术中的电力电子系统的故障诊断方法有哪些
电力电子技术中的电力电子系统的故障诊断方法有哪些电力电子技术在现代工业中扮演着至关重要的角色。
然而，电力电子系统中的故障可能会对其性能和安全性造成严重影响。
因此，快速而准确地诊断电力电子系统的故障是至关重要的。
本文将介绍几种常见的电力电子系统的故障诊断方法。
一、传统故障诊断方法1. 视觉诊断：通过观察电力电子系统中潜在故障的物理痕迹，如烧焦、熔化等，来判断故障的位置和原因。
这种方法依赖于专业人员的经验和直觉，可用于一些明显的故障情况，但对于隐蔽故障较为困难。
2. 电气参数测试：通过测量电力电子系统中的电流、电压和功率等参数，与正常工作状态进行对比，以判断是否存在故障。
常用的测试仪器如示波器、万用表等。
然而，该方法无法直接获得故障的具体原因，需进一步的分析和判断。
3. 信号分析：通过分析电力电子系统中的信号波形，如频率、幅值和相位等，来确定故障的性质和位置。
这种方法对于某些特定类型的故障诊断较为有效，但需要专业的信号处理技术和算法支持。
二、故障模式识别方法1. 基于统计学的方法：通过对电力电子系统的工作数据进行统计分析，建立故障模式数据库。
然后，通过与数据库中的模式进行比对，识别并定位故障。
这种方法适用于重复性的故障，但对于新的故障类型无法准确诊断。
2. 人工智能方法：包括神经网络、遗传算法等技术，通过训练模型来实现故障的识别和定位。
这些方法可以通过学习和自适应来适应不同的故障模式，提高诊断准确率。
然而，训练模型需要大量的数据和计算资源，且对算法的设计和参数调优要求较高。
三、无损检测方法1. 红外热像法：通过红外热像仪对电力电子系统进行拍摄，通过观察热分布图来检测故障位置。
这种方法可以非接触地获取故障信息，具有很高的效率和准确性。
2. 超声波检测法：通过对电力电子系统的超声波信号进行分析，来识别故障的声音特征。
这种方法对于电力电子系统内部的隐蔽故障具有很高的灵敏度。
综上所述，电力电子系统的故障诊断可以采用多种方法，传统方法如视觉诊断和电气参数测试可以用于一些明显的故障情况，而故障模式识别和无损检测方法则相对更加准确和高效。
电力电子系统故障诊断方法
别， 可分为谱分析方法 、 基于动态系统 数学模 型的方 法、采 用模式识别 的方
法 、 于 神 经 网 络 的 方 法 、 家 系 统 的 基 专
因此它不需要精确的数学模型 。 对于一 些被诊断对象数学模型过于复杂 、 不易 求解的问题 ，模式 识别 方法也是适用 的。另外 ， 在对工业系统 的故障诊断 中
方法 ， 可以从较少 的测量点去估计系统
的多 个 状态 量 或 系 统参 数 ， 而 实 现故 从 障诊 断 。 一 步 又可 以分 为检 测 滤 波 器 进
ＪＡＯＸＵＥＳＨＩＩ Ｉ ＪＡＮ
电力 电子系统故障诊断方法
■ 胡峰
故 障诊断 的关 键是提取故障 的特
征。 故障特征是指反映故障征兆的信号
经 过 加 工 处 理 后所 得 的 反 映 设 备 与 系
故障的模 式识别就是从那些反 映 系统的信息中抽取出反映故障的特征 ， 并根据这些特征的不同属性 ， 故障进 对 行分类 。用模式识别方法进行故障诊
数， 而使 自适应滤波器的输 出能 自动跟 踪信号特性 的变化。
二 、 数模 型 与 故 障诊 断 参 如果 系 统 的数 学 模 型是 已知 的 ， 就
每一层 的节点 只影 响下一层节点 的输
入。
实现设备 故障的快速 、 确检 测 ， 准 必须
有效地识别故 障发 生瞬间的非平稳信 号 。信号 的处理与分析 是故 障预测 和
一
、
故障诊断中的谱分析方法
方面的特征， 设计 出各种各样的特征提
取器 ， 样 将有 利 于利 用 对 已有 系统 的 这
能研究 的一个分支 ， 它是通过模拟专家 的经验 ， 实现故障诊断。专家系统 的结 构如下表所示 ： 一个典型的诊断专家系 统 通过 在线监测 并进行 数据 采集 、 存 贮， 然后传送 到诊 断运行 中心 ， 在这 里 由专家系统进行处理 、分析和诊断 ， 最 后将诊 断结果 和处 理建议 自动地反馈
电子电路故障诊断与预测技术分析
• 182•引言：电子电路故障时有发生，预测和诊断的方法各式各样，故障字典法是其中应用最为广泛方法的之一。
本文将小波分析和马氏距离的研究方法应用于故障字典法中，构建了二端元件模型与三端元件模型，通过提取实时电路数据，建立故障集并进行计算分析。
通过对常见的MU CK 电路故障类型进行模拟计算可以看出，采用该方法进行电路故障的诊断正确率较高，可以应用于同类型的电路故障的预测和分析之中。
前言：目前，在对电子电路进行模拟诊断的多种方法中，故障字典法最为普遍，最具有推广价值。
故障字典法是仿真分析健康电路与故障电路，将所有状态下的特征与故障类型进行对比，确定相互关系，从而形成一个字典。
(冯雪兰.电力电子电路故障诊断技术探索与预测.电子制作,2018(8))当遇到实际电子电子故障的时候，提取故障的特征，在故障字典中进行匹配，进而确定电路的故障。
本文主要介绍对常见电子电路的故障诊断和预测，采用基于小波分析和马氏距离研究的方法，确定其故障特征和类型。
1.元件故障模型构建故障字典的建立基础是得到电子电路在各种故障状态下的数据参数，首先就需要在健康电路中注入故障。
本文研究的对象是单个电子元件，所以要建立故障元件的模型。
常见的故障类型中，有必要进行故障模型建立的是结构性故障模型。
1.1 二端元件常见的二端元件（例如电阻、电容、二极管等）的结构性故障分为两种，开路和短路。
元件阻值相对应为零与无穷大。
虽然在直流激励和交流激励的两种模式下，电容和电感所处的状态不同。
交流激励模式下，会产生容抗和感抗，而直流激励模式不会。
但是当电子电路中的电阻值相差不是非常大，而且仿真的数据误差很小的时候，两种模式下，分别用超大电阻和超小电阻代替开路和短路，对故障的诊断和预测不会产生大的影响。
因此在此次的研究中，二端元件的短路情况和开路情况分别用0.001Ω和500Ω的电阻来模拟。
1.2 三端元件三端元件的故障模拟以三极管的引脚开路为例。
一个引脚开路分三种故障类别，即基极开路、集电极开路、发射极开路。
基于FP-Growth的电力系统故障预测方法
基于FP-Growth的电力系统故障预测方法作者：潘磊来源：《软件导刊》2020年第10期摘要：为了提高电力系统中故障预测效率及便捷性，提出一种基于FP-Growth算法的电力系统故障预测方法，无需先验知识及人工标注，便可从海量历史日志数据中快速提取出故障信息模式，并基于实时日志数据对未来可能发送的系统故障进行预测。
该方法首先根据电力系统不同类型的日志特征对原始数据进行预处理，然后基于FP-Growth算法挖掘日志中与故障事件相关的关联规则，并使用关联规则进行故障匹配，从而达到预测效果。
算法经过真实电力系统日志数据集测试，结果表明该故障预测方法平均准确率为89.5%，平均召回率为79.8%，且执行效率较高，节省了业务人员50%以上的时间。
关键词：FP-Growth;电力系统日志;关联规则;故障预测;日志挖掘DOI：10. 11907/rjdk. 201852中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2020）010-0152-04Abstract：In order to improve the efficiency and convenience of fault prediction in the power system， a power system fault prediction method based on the FP-Growth algorithm is proposed by this paper. The method can extract fault prediction rules quickly from the massive power system history logs without any prior knowledge and manual annotation， and then predict future system failures based on the real-time logs. Firstly， the original logs are preprocessed according to the characteristics of the power system logs. Then the association rules related to the failure event in the log are mined based on the FP-Growth algorithm， and the association rules are used to match the failure. The algorithm has been tested on real power system log data sets. The results show that the average accuracy of the fault prediction method in this paper is 89.5%， the average recall rate is 79.8%， and the execution efficiency is high， saving more than 50% of the time of business staff.Key Words：FP-Growth; power system log; association rule;fault prediction; log mining0 引言电力工业是我国国民经济发展中的支柱型产业，电力系统为电力工业稳定运行提供了保障。
电力电子电路故障预测技术分析
电力电子电路故障预测技术分析摘要：随着科学技术发展水平的不断提升，电子用户越来越多，对电子系统的要求也随之提高，但在运行过程中，电子设备发生故障以及失效的概率也会增多，所以需要及时分析其出现故障的原因和解决问题。
在未来电子系统中，预测故障技术的提高决定我国电子系统的发展。
鉴于此，本文就电力电子电路故障预测技术展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：电力电子；故障预测；电路故障；技术1.电力电子电路故障诊断技术的意义电力电子电路智能故障诊断技术充分运用，可以提高设备的工作效率，促进维修人员进行维护检修工作，节省大量的人力。
运用机械检测来代替人力检查，可以在发生问题的最短时间之内，将问题通过网络上报给专业人员。
尤其是对于有些企业电力电子电路元件较多，倘若其中某一个元件出现故障，通过人类检查很难在短时间之内发现问题，而运用智能化检测技术则不同。
这种方式能够尽可能的节约时间，找到出现问题的原因，快速地进行维修。
降低对企业造成的损失。
2.电力电子电路故障诊断2.1马氏距离马氏距离可以计算出某一种样本与样本之间的相似性。
它是由统计学家P.C.Mahalanobis提出的。
它充分地考虑到不同特性之间的内在联系，并且将这些内在联系与测量尺度隔离开来。
需要注意的是，在计算过程之中，要保障总体样本数目比样本的维数大，这样才能够获得计算结果。
否则将得到无效的样品协方差矩阵逆矩阵。
2.2电路故障诊断流程（1）建立故障字典。
运用Pspice电路文件，建立故障集。
这样当发生故障的时候就可以从该文件之中寻找故障的类型，找到与之对应的解决措施。
建立完成之后，需要对健康状况的电路开展蒙特卡洛仿真分析，了解测量点的电压值，记录对应的数值，将数值录入到相关系统之中，得到某一个故障对应的故障特征向量，对多种数据进行检测，最终可以获得故障字典。
（2）故障诊断.想要获得求取故障的特征参数，就需要工作人员结合自己的工作经验，对待测电路输出电压进行取样。
电力电子装置故障诊断与预测系统设计
电力电子装置故障诊断与预测系统设计随着电力电子装置在能源转换和传输中的重要性不断增加，电力电子装置的故障诊断与预测已经成为了一个关键的问题。
故障诊断与预测系统的设计可以提高电力电子装置的可靠性和安全性，减少故障损失和维修时间。
本文将围绕电力电子装置故障诊断与预测系统的设计展开讨论。
首先，电力电子装置故障诊断与预测系统设计的关键步骤是数据采集和处理。
在电力电子装置的运行过程中，需要采集各种相关参数的数据，包括电流、电压、温度等。
这些数据可以通过传感器进行实时采集，并传输到数据处理系统。
数据处理系统应包括数据预处理、特征提取和故障识别等模块。
数据预处理模块可通过滤波、降采样等方式对采集到的数据进行处理，以降低噪声干扰和数据量。
特征提取模块可根据电力电子装置的特性选取适当的特征参数，并将其用于后续故障诊断与预测。
故障识别模块通过模式识别、统计分析等方法对特征参数进行分析，以实现对电力电子装置故障的准确诊断。
接下来，电力电子装置故障诊断与预测系统设计的关键技术是故障诊断与预测算法的选择和优化。
在故障诊断方面，常用的方法包括基于规则的故障诊断、基于模型的故障诊断和基于数据驱动的故障诊断。
基于规则的故障诊断方法通过事先定义好的规则来判断电力电子装置的故障类型，适用于故障模式已知且规则易于建立的情况。
基于模型的故障诊断方法则基于电力电子装置的物理模型或数学模型，通过模型与实际数据进行对比，推断故障的发生和类型。
基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量的历史数据，通过机器学习、人工神经网络等技术从数据中学习和提取故障特征。
在故障预测方面，常用的方法包括基于统计的故障预测、基于模型的故障预测和基于机器学习的故障预测。
这些方法的选择需考虑到电力电子装置的特性、故障类型和数据规模等因素，并进行适当的优化和调整。
此外，电力电子装置故障诊断与预测系统设计还需要考虑系统的实时性和可拓展性。
对于电力电子装置来说，及时的故障诊断和预测可以减少故障损失和维修时间，因此设计的系统应具备快速实时的特点。
谈电子电路故障诊断与预测技术
关键词：电子电路故障；线路故障；预测分析引言随着我国科技的发展，电子产品成为我国常见的产品，我国人们对其依赖性较强，这是因为电子产品自身的高效性所决定的，虽然能够优化人们的生活质量，但是，也存在诸多的问题急需解决，其中较为常见的问题就是电子设备出现故障，就会直接导致整个电子设备系统出现故障，严重时可能导致电子产品无法正常运行，致使整个工业的生产不得不停止生产，一旦出现故障停产就会导致企业的经济受到损失，并且维修和检查的费用也不可小觑。
所以，在电子电路发生故障之前，必须做好相应的预测工作，防止出现重大故障，导致经济受到损失，这也是维修中的重中之重。
文章下述内容从电子电路中常见的几种故障类型出发，对其进行详细的分析，并找出科学的解决措施，提升电子电路故障的诊断技术。
1简述电子电路中常见的几种故障类型（1）故障出现在测试设备中从目前来看，部分故障会出现在对其的测试阶段，当出现这种情况，通常表明电子设备本身不存在任何的质量问题，一旦出现电子设备整体出现问题时，通常情况下，表明电子检测设备出现了问题导致检测时出现了失误，若检测设备本身不存在问题，那么极有可能是检测人员在操作检测设备时，出现了错误的操作，这也是导致检测设备出现故障的因素之一[1]。
例如在测定电效应的物理现象时，需要示波器来进行检测，那么在检测中，检测人员所选用合理的档级进行检测，那么就极有可能出现示波器的波形出现问题等现象的发生，这时，示波器就可能显示该电子设备出现故障，但是，电子设备本身无问题，只是单纯的由于人为操作失误而出现的检测故障。
（2）元器件的损坏导致故障的出现从电子设备本身来看，电子电路本身较为复杂，这是因为其元器件以及线路较多，并且较为复杂，最为主要的一点就是电子电路内所包含的元器件较为精细。
元器件在电子电路中占据着重要的作用，一旦元器件出现问题，那么整个电子电路都会出现故障。
元器件常见的几种故障有：电容、电阻、晶体管等，若这些元器件收到损害，或者被烧坏，那么元器件所处的那一块电子电路的输出和输入都会收到严重的影响，严重时可能直接无法输出或者输入。
电力电子电路故障预测关键技术论述
电力电子电路故障预测关键技术论述摘要：由于科学技术得到飞度的而发展，电力电子电路不仅为航空事业的发展做出较大贡献，同时也促进航天事业的发展，对这些设备的安全进行保证的同时，提高机械设备在使用过程中的可靠性。
电力电子电路故障分析是电子电路运用过程中不可缺少的重要环节之一，本文主要介绍的就是电力电子电路在故障预测过程中的技术进行分析，进而提出以下内容。
关键词：故障预测；技术分析；研究引言：对于电子设备而言，它和机械设备存在着一定的不同，电子设备自身所具有的优势就是内部结构相对来说比较复杂，但机械电子设备属于飞机飞行过程中的安全保证，电力电子电路进行故障预测能够对存在的危险进行及时的预测，避免出现不必要的安全事故，只有这样才能不断促进我国电力电子电路在故障预测过程中的关键技术的发展和进步。
1.电力电子电路故障在预测过程中的技术关键点分析1.1电力电子电路器件的特征参数测试对于电力电子电路器件而言，是电力电子电路构成的主要元件，它在一定程度上是电路在整个运行的过程是否正常起着决定性作用，所以，电力电子电路故障预测技术中比较重要的技术点就是科学合理的对电力电子电路器件特征参数进行测试，对于正常工作中，电力电子具有一个比较标准的数值表示，如果部分电力电子电路器件中的特征参数和标准值之间存在差别，就表示电路存在异常，所以要在最短时间内让电子电路停止运行，并且对其进行相应的故障检测，通常状况下，电力电子电路器件存在故障的主要因素分为：一是，器件彼此之间的连接存在问题，二是器件自身就存在质量问题，现阶段我国电力电子电路在进行检修以及处理故障过程中的主要关键就是对故障进行及时检测，并且在检测的同时也要进行有效的处理。
1.2电解电容器特征参数测试对于点解电容而言，其自身不仅成本相抵来说比较低，并且存在较大容量，性能比较好等优点，所以在电力电力电路中得到广泛的运用，电路在实际进行运行的过程中，电解电容器对电路运行过程中的安全性起着决定性作用。
基于电力电子电路的故障预测方法研究
基于电力电子电路的故障预测方法研究【摘要】在一些集成化和智能化程度较高的电力电子设备当中，由于各种元件和电路间的关联性和非线性关系，使得整个电路的故障预测精准性变得较为困难，本文根据这一特征并结合传统预测模型，提出了一种基于加权约束和残差修复的电路故障预测模型，并通过BOOST电路进行试验分析，结果表明该模型算法具有较好的收敛性，预测精确度明显提高。
【关键词】故障预测;残差修复;预测模型1.引言随着电力电子技术的快速发展，现代化的电子设备集成度在不断提高，以及智能化技术的加入使得许多电子设备能够实现全自动化操作。
这些复杂的电子设备集成化和智能化的程度很高，从而使各个电路间的耦合性和关联性更为紧密，另外，由于企业对于这些复杂设备的依赖性较大，这就使得设备的故障具有：危害性大、非线性和偶然性的特点。
因此，对复杂设备内部器件进行准确的故障预测和使用寿命的判断，并提前采取预防措施，无疑对避免重大事故的发生起到重要作用。
为了解决上述产生的问题，并结合现有模型的基础上提出了一种包括加权约束和残差修复的预测模型，并通过电力电子电路中具有代表性的BOOST电路作为实验分析对象进行分析研究，最后得出该模型具有较好的收敛性和预测的准确性。
2.电力电子电路故障预测方法为了克服传统预测方法对电力电子电路故障预测结果不准确的缺陷，本文提出了一种基于加权约束和残差修复的故障预测模型，该模型能更加真实反映电力电子系统健康状况。
该方法克服了系统关联性差以及采集数据量小所带来的弊端，能够迅速进入模型内部，进而保证较好的预测性。
2.1 预测模型的建立首先，对电力设备易失效的元器件特征参数进行样本数据采集，假设分别为系统的输入量和输出量。
采集得到的样本表示如下：为了保证预测数据的准确性，我们将采集到的数据样本映射到特定空间来进行映射处理。
设映射函数为，则有：为采集数据特征权值，为数据偏置量为了减少大量冗余数据对预测精度的干扰，我们将对冗余数据进行约束转化，将问题重心转变为我们所熟知的空间优化问题上。
电力电子电路故障预测技术分析
电力电子电路故障预测技术分析发布时间：2023-07-12T06:50:01.917Z 来源：《科技潮》2023年13期作者：谭嘉伟[导读] 随着社会经济的发展和科技水平的提高，电力系统的稳定性和可靠性越来越受到关注。
身份证号：43022419931006****摘要：电力电子在现代电力系统中扮演着重要角色，其性能和稳定性对电力系统运行的影响不可忽视。
然而，电力电子电路的故障常常会导致电力系统的紊乱和停电，因此，故障预测技术的研究对于保障电力系统的可靠运行具有重要意义。
本文系统地介绍了电力电子电路的故障预测技术，并分析了它们的优缺点及应用范围。
最后，针对目前的研究现状和不足提出了展望和建议。
关键词：电力；电子；电路；故障；预测技术随着社会经济的发展和科技水平的提高，电力系统的稳定性和可靠性越来越受到关注。
电力电子作为电力系统的核心部件之一，其性能和稳定性对电力系统的运行影响巨大。
然而，电力电子电路的故障常常会导致电力系统的紊乱和停电，给生产和生活带来极大的损失。
因此，提高电力电子电路的可靠性和预测故障的能力已成为当前电力系统中重要的研究领域。
故障预测技术的研究不仅可以提高电力系统的可靠性和安全性，还可以降低维护成本和提高运维效率，因此受到广泛关注。
一、电力电子电路概述电力电子电路是指用电子元器件（例如晶闸管、二极管、场效应晶体管等）构成的电路，在电力变换和控制中发挥着重要的作用。
电力电子技术主要应用于交、直流电源、磁控制、功率控制等领域，旨在提高能源的利用率和实现节能减排。
电力电子电路主要分为三类：AC-DC变换器、DC-DC变换器和DC-AC逆变器。
AC-DC变换器是将交流电转换为直流电的电路，可用于电动车、太阳能发电等领域。
DC-DC变换器是将直流电转换为不同电压和电流的直流电的电路，可用于电子变压器、电子节能灯等场合。
DC-AC逆变器则是将直流电转换为交流电的电路，可用于电动汽车、UPS等应用场合。
试析电力电子电路故障预测技术刘佳
试析电力电子电路故障预测技术刘佳发布时间：2021-10-22T04:05:08.882Z 来源：《现代电信科技》2021年第10期作者：刘佳[导读] 实践中，设计者必须优先说明设计的基本要求、设计和系统的性能指标等几个方面的功能系统、系统的基本参数，准确掌握电子电路的设计，一旦无法控制参数，就要在设计时充分考虑好相应的裕量。
（身份证号码：510232xxxx06150414）摘要：随着科技的迅猛发展电子用户越来越多，对电子系统的要求也随之提高，但在运行过程中，电子设备发生故障以及失效的概率也会增多，所以需要及时分析其出现故障的原因和解决问题。
在未来电子系统中，预测故障技术的提高决定我国电子系统的发展。
关键词：电力电子；电路故障；预测技术1电子电路的设计过程实践中，设计者必须优先说明设计的基本要求、设计和系统的性能指标等几个方面的功能系统、系统的基本参数，准确掌握电子电路的设计，一旦无法控制参数，就要在设计时充分考虑好相应的裕量。
电子电路可以用不同的方式保证基本要求，设计师依然能够把电子电路设计合理性、相关性、可靠性和有效性的角度更好地设计电子电路进行深入研究，保证稳定的电子电路的设计。
这些功能相对复杂的电子电路和由不同的小功能模块组合的电子电路设计，建成后积极各功能模块的详细设计、图形以及基于上述参数，完成工作，电子电路设计完成后，重复检查细节。
2电力电子电路故障预测关键点进行研究电力电子电路故障应当了解电路日常的运行状态，研究人员根据过去某段时间内电路的状态，推测电路在未来可能发生故障的地方在之后着重检查该地方的电路运行状况，只有了解电力电子电路在不同时间内的状态，才能够更好的对故障诊断。
元器件结构特征以及制作工艺的不同也会导致元器件的失效。
在检查过程之中针对元器件失效机理的分析是十分困难的。
在预测电力电子电路的过程之中，需要充分的了解电路故障的参数，针对不同类型的元器件以及电路的运行状况，结合自己的工作经验进行科学而准确的分析，充分的了解相关参数，将检查之后的结果与预测结果相比对，倘若结果出入不大，那么就可以认为检测结果是正确的，倘若检测结果与科学的数值相差较大，那么就需要重新进行检测，这样才能够保障检测结果的真实性。
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Abstract: To predict the soft fault of the power electronic system, a state-space model of the power electronic system is given in this paper, which can describe the failure process. The power electronic system can be viewed as a typical hybrid system and the particle filter is also used to estimate the current state and the future development of the circuit. According to the analysis of the BUCK circuit, the voltage ripple of the output is chosen as the failure criterion to predict the probability of malfunction. The experimental results show that the method is feasible and effective.
Keywords: Power electronic circuit; Fault prediction; Hybrid system; Particle filter
1引言
为了保证电子设备在特殊工作环境中可靠、安 全的运行, 必须能够实时监测其工作状态和可靠 性。故障预兆与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术利用传感器采集系统的各 类信息, 借助不同推理算法来估计系统自身的状况, 在系统故障发生前实时监测与有效预测其故障或故 障趋势, 结合各种信息资源提供维修保障措施, 目 前正在受到越来越多的关注[1-4]。电力电子装置通常 在电子设备中充当控制器和核心电源, 其健康状况 直接影响到整个系统的性能, 因此对其进行故障预 测有利于提高设备的安全和可靠性。电源系统的构 成复杂, 故障预测的难度很大。电源系统的主电路
主要由电力电子电路组成, 是故障易发部件, 在本 文中作为重点研究对象。
目前, 对电力电子电路系统的故障诊断技术已 经有了相对成熟的发展[5-6], 其故障预测技术研究 相对偏少, 主要集中于对具体产品的预兆单元设计, 通过应力损伤模型计算产品剩余寿命等[7-9], 先兆 失效预测方法研究不多。现有预测方法主要针对系 统模型采用参数辨识方法得到对应元件值[10-12]。此 建模方法较符合电力电子电路的特点, 经过计算后 可方便地定位和判断元件故障类型, 但在系统辨识 的递推过程中, 对去噪过程要求十分严格, 数据量 大, 实时计算有困难。同时由于电力电子电路工作 在高频开关状态导致电路工作过程中具有高噪声、 强非线性等特点。通常情况下应用最广的卡尔曼滤
对状态变量进行 m 步预测:
xki +h|z+h−1 = f ((xki +h−1),u(k + h −1), wk+h−1)
(8)
h = 1,2, ,m
5) 当预测步骤满足要求或达到阈值时, 输出
电路状态及故障概率。
4 纹波电压分析
DC/DC 转换器失效主要表现为平均输出电压 漂移、转换效率降低、输出纹波增大、负载调整率 变大等。建立 BUCK 变换器运行模型如图 3 所示。
在电容上会产生相应的纹波电压, 主要可以分为 2 部分, 第一部分是流过理想电容产生的电压变化。
∫ ∆Vc = icdt
(9)
取积分下限为 ton / 2 , 积分上限为 toff / 2 , 积分得:
∆ Vc
=
∆iL 8 fsC
(10)
第二部分主要是由于电容的等效串联电阻和等
效串联电感产生, 对于电解电容, 由前面的分析可
获得状态最小方差估计的过程[12-16]。 设研究对象
故障演化过程如式(3)、式(4)描述:
x(t) = f (x(t −1), u(t),ϖ (t))
(3)
y(t) = h(x(t),e(t))
(4)
式中: 式 (3)为系统状态方程, 式 (4)为量测方程 ;
x(t) 为 t 时刻状态, u(t) 为控制量, ϖ (t) 和 e(t) 分别
θ1,n,q ⎤
θ2,n,q
⎥
⎥ ⎥
,θn
,n
=
hn,n (λ1,λ2 ,
⎥
θn,n,q ⎥⎦
,λJ ),
式中: hn,n (*) 表示由电路结构决定的线性函数。
3 基于粒子滤波的故障预测算法
图 1 电力电子故障预测框图 Fig. 1 Schematic diagram of the power electronics fault
相对于大规模集成电路及模拟电路而言, 电力 电子电路主电路拓扑结构较简单, 其典型特点为开 关管的动作是离散状态, 主电路的工作过程是连续 状态, 具有明显的非线性特征及混杂系统特性[10]。
本文采用基于粒子滤波的预测算法对电力电子 电路故障进行预测, 首先通过对电路进行分析得到 其特征性能参数(本文中选用输出纹波), 采用过去 1 到 K−1 时刻的电路参数分别对未来 K 时刻的电路 进行 K−1 次预测, 最后对所有预测结果进行统计, 得到 K 时刻电路的故障概率, 其原理图如图 1 所示。
建立了包含了各关键器件的失效模型的电力电 子电路混合模型, 同时提出了一种基于混杂建模 (hybrid system, HS)与粒子滤波(particle filter, PF)的 故障预测方法, 将参数辨识和粒子滤波预测算法结 合, 对系统将来时刻的状态进行估计, 进而实现电 路故障预测。
2 电力电子电路混杂系统建模
变压器等); 开关器件(如 IGBT、功率 MOSFET、功 率二极管等)。开关管等效为理想开关与等效电阻, 其他常用的器件有电容 C、电感 L、等效电阻 R(如 电容等效串联电阻 ESRc , 二极管寄生电阻 ESRD 等) 和输出阻抗 Z , 系统元器件参数个数为 J , 器件参 数 λ = [λ1, λ2 , , λJ ] = [R1, , L1, ,C1, ] 。
Xq (t) = f (Xq (t),t) +W(t) = Aq Xq (t) +W(t) (2) 式中: W (t) 为系统等效噪声, Aq 为模型参数矩阵,
在第 q 个离散状态中, 参数矩阵
⎡θ1,1,q ,θ1,2,q
Aq
=
⎢⎢θ2,1,q ,θ2,2,q ⎢
⎢
⎢⎣θn,1,q ,θn,2,q
参数的变化趋势。通过分析 BUCK 电路的工作状态, 阐述了选择输出纹波电压作为电路故障判据的理由。仿真实验证明了本文
方法的有效性。
关键词: 电力电子电路; 故障预测; 混杂系统; 粒子滤波
中图分类号: TM85
文献标识码: A
国家标准学科分类代码: 470.40
method of power electronic system fault prediction based on hybrid system and particle filter
以看出, 等效串联电感(ESL)只在高频时起作用, 在
分析开关频率时可以将其忽略。但必须考虑等效串
联电阻ESR, 当电流流过时会在两端产生压降:
∆VESR = ∆ic ⋅ ESR
(11)
由此得到非理想状态下纹波为:
Vpp,2 = ∆Vc + ∆VESR
n 个分量。记 xq,n 构成的向量 X q = [xq,1 ,xq,2 ,..,xq,n ]T 。 例如, 选取电路电感电流 i 、输出电压 u 为可测状 态信号, 构成的电路状态信号(集)向量为
X q = [xq,1 , xq,2 ]T = [iq,1 ,uq,2 ]T 。由此得到电力电子电路 微分方程:
计算 k 时刻 Ns 个粒子的状态 xki :
xki = f ((xki −1), u(k), w(k))
(5)
3) 量测更新。计算 Ns 个粒子 xki 的权值 wki :
wki
=
wi k −1
⋅
p(
y
i k
|
x
i k
)
(6)
归一化处理:
Ns
∑ wki = wki / wki
(7)
i =1
4) 选用适当的重采样函数进行重采样, 同时
假设系统共有 M 个离散状态, 第 q 个离散状态 ( q = 1, 2,…, M )所对应的子系统(包括控制电路)的微 分方程可表示为
xq,n = fq[xq,n (t), λ1, λ2 , , λJ ]
(1)
式中: xq,n 是系统在第状态信号)的第
第 25 卷 第 5 期 2011 年 5 月
电子测量与仪器学报 JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT
DOI: 10.3724/SP.J.1187.2011.00427
Vol. 25 No. 5 · 427 ·
基于 HS-PF 的电力电子电路故障预测方法*
prediction
电力电子电路一般是由 3 类元件构成的: 理想 电压源或电流源; 线性元件(例如电阻、电容、电感、
粒子滤波(particle filter, PF)算法是一种基于贝
叶斯估计的非线性滤波算法, 其本质为通过寻找一
组在状态空间中传播的随机样本对概率密度函数
P(x | y) 进行近似, 以样本均值代替积分运算, 从而
杨媛媛 王友仁 崔 江 罗 慧