基于CNN-LSTM的支撑电容容值软测量

TN102%TM531; 实时监测功率变流器中支撑电容的老化状态,及时发现并更换存在缺陷的电容,对提高功率变换器的可靠性具有重要意义.基于相关电压电流数据,通过建立数据集,确定网络模型参数和模型训练,最终得到基于CNN-LSTM 的神经网络模型,并通过不同工况下的数据集对神经网络模型的准确性进行了验证.结果表明,该模型可对电容容值进行可靠预测....

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Published in电子技术应用 Vol. 47; no. 9; pp. 16 - 19
Main Authors 杨培盛, 付宇, 李鸿飞, 初开麒, 王梦谦, 李政达
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 济南轨道交通集团建设投资有限公司,山东济南250014%中车青岛四方车辆研究所有限公司,山东青岛266033 2021
Subjects
支撑电容;CNN-LSTM;可靠性;神经网络
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Summary:TN102%TM531; 实时监测功率变流器中支撑电容的老化状态,及时发现并更换存在缺陷的电容,对提高功率变换器的可靠性具有重要意义.基于相关电压电流数据,通过建立数据集,确定网络模型参数和模型训练,最终得到基于CNN-LSTM 的神经网络模型,并通过不同工况下的数据集对神经网络模型的准确性进行了验证.结果表明,该模型可对电容容值进行可靠预测.
ISSN:0258-7998
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.201128