【摘 要】
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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。
【机 构】
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济南轨道交通集团建设投资有限公司,中车青岛四方车辆研究所有限公司
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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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