【摘 要】
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为了掌握Vienna整流器的健康状态，提出基于长短期记忆（LSTM）网络的Vienna整流器故障预测模型。通过对电容和功率MOSFET的退化与故障特征分析，建立Vienna整流器整体电路性能和关键元器件退化之间的关系，选择输出电压变化值ω为整流器的故障特征参数。在此基础上，构建基于LSTM的Vienna整流器故障预测模型，采用Adam优化算法训练预测模型，实现对Vienna整流器故障特征参数的预测
【基金项目】
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国家重点研发计划专项项目（2016YFC0600906）； 河南省科技攻关项目（212102210146）；
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为了掌握Vienna整流器的健康状态，提出基于长短期记忆（LSTM）网络的Vienna整流器故障预测模型。通过对电容和功率MOSFET的退化与故障特征分析，建立Vienna整流器整体电路性能和关键元器件退化之间的关系，选择输出电压变化值ω为整流器的故障特征参数。在此基础上，构建基于LSTM的Vienna整流器故障预测模型，采用Adam优化算法训练预测模型，实现对Vienna整流器故障特征参数的预测。仿真结果表明，该模型预测结果的均方根误差为0.123 3，平均绝对百分误差为0.101 8，该模型的预测精度较高，能够较好地实现Vienna整流器的故障预测。
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