基于LS-SVM的電子電路故障預測措施

許瑾

【摘要】 對電力電子電路進行故障預測，選擇基于LS-SVM的電子電路故障預測技術，可以降低故障預測誤差，有效實現對于電子電路故障的預測。以下主要探究基于LS-SVM的電子電路故障預測措施。

【關鍵字】 電子電路 LS-SVM 故障預測、電路故障

在當前電子電路故障預測中，由于技術上的限制，并不能有效預測電子電路故障。將電路特征性能參數結合最小二乘支持向量機預測算法相結合，可以有效提升電子電路故障預測效率。以下本篇以具體實例，對此做具體分析。

一、LS-SVM算法

在電子電路故障預測中，結合LS-SVM（ least squares support vector machine，LS-SVM）算法，優選電路級故障特征性能參數，然后可以利用 LS-SVM 回歸算法，預測電子電路的故障預測[1]；可以提高故障預測精度，降低誤差，及時發現電子電路故障[2]?？赏ㄟ^應用訓練集T完成故障預測，在其中集合T={}，而對于x=（1a，2a，…， na）則可以為一個實例訓練，它具有n個不同的屬性，將其分別列在屬性表A中，表示為（1A，2A，…，nA），在其中1A可以表示屬性為iA取值，且以jC∈C={1C， 2C，...，mC}表示X分類結果。對于該算法，可以分為以下幾步：可以在屬性表中，選擇出iA屬性作為分類屬性；如果，屬性iA取值共有iK個不同的值，則可以將T劃分為iK個子集1T，…，i KT，其中 ijT ={ | } ∈T[3]。

二、開環 Buck 電路故障預測

以Buck 電路為例，應用LS-SVM算法，根據Buck 電路各元件不同時刻參數值，優化設置電路，以預測Buck 電路故障。電路圖如下所示：

4、分析預測結果。通過確定電路發生故障時的特征性能參數閾值，對電路中任何時刻狀態情況可以進行評估。分析電子電路元器件參數以及電路輸出結果進行分析，通過故障預測值，可以知道在未來4 時，Buck電子電路輸出平均電壓，將會偏離正常值，其紋波電壓變化也會小于 1 V。故此，就可以這樣認為，在未來的 4 h 內，電路并沒有發生故障，而這也與實際的電子電路運行情況較為一致，可以作為預測電子電路故障的有效方法。

三、結論

綜上所述，針對電子電路故障問題，應用基于LS-SVM的電子電路故障預測技術，不僅可以跟蹤電子電路故障特征性能參數，還可以有效預測電路故障性能變化趨勢，從而預測故障發生情況，以便及時采取預防措施，有效降低電子電路故障的發生。

參 考 文 獻

[1] 姜媛媛，王友仁，崔江等.基于LS-SVM的電力電子電路故障預測方法[J].電機與控制學報，2011，15（8）：64-68，74.

[2] 王佩麗，彭敏放，楊易旻等.應用模糊最優小波包和LS-SVM的模擬電路診斷[J].儀器儀表學報，2010，31（6）：1282-1288.

[3] 彭四海.基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測[J].電子設計工程，2013，21（10）：119-122.