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基于统计特征典型相关分析的PFC故障检测方法

摘要

一种基于统计特征典型相关分析的PFC故障检测方法,属于PFC故障检测领域。本发明针对现有通过PFC变换器的输出电压对其进行故障检测,不明显的故障特征易被掩盖造成检测效果差的问题。包括:采集PFC转换器的样本输入电压和样本输出电压;对样本输入电压特征量和样本输出电压特征量进行典型相关分析,得到典型相关系数;构建样本残差矩阵,计算获得样本统计量;并确定故障检测阈值;采集实际输入电压和实际输出电压,利用实际输入电压特征量、实际输出电压特征量和典型相关系数构建实际残差矩阵,计算获得实际统计量;将实际统计量与故障检测阈值进行比较,若实际统计量大于故障检测阈值,则判定运行状态PFC转换器为故障状态。本发明用于PFC故障检测。

著录项

  • 公开/公告号CN113985173A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202111254775.8

  • 申请日2021-10-27

  • 分类号G01R31/00(20060101);G06F17/18(20060101);G06F17/16(20060101);

  • 代理机构23213 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司;

  • 代理人张利明

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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