基于LS-SVM的电子电路故障预测措施

【摘要】 对电力电子电路进行故障预测，选择基于LS-SVM的电子电路故障预测技术，可以降低故障预测误差，有效实现对于电子电路故障的预测。以下主要探究基于LS-SVM的电子电路故障预测措施。

【关键字】 电子电路 LS-SVM 故障预测、电路故障

在当前电子电路故障预测中，由于技术上的限制，并不能有效预测电子电路故障。将电路特征性能参数结合最小二乘支持向量机预测算法相结合，可以有效提升电子电路故障预测效率。以下本篇以具体实例，对此做具体分析。

一、LS-SVM算法

在电子电路故障预测中，结合LS-SVM（ least squares support vector machine，LS-SVM）算法，优选电路级故障特征性能参数，然后可以利用 LS-SVM 回归算法，预测电子电路的故障预测[1]；可以提高故障预测精度，降低误差，及时发现电子电路故障[2]。可通过应用训练集T完成故障预测，在其中集合T={}，而对于x=（1a，2a，…， na）则可以为一个实例训练，它具有n个不同的属性，将其分别列在属性表A中，表示为（1A，2A，…，nA），在其中1A可以表示属性为iA取值，且以jC∈C={1C， 2C，...，mC}表示X分类结果。对于该算法，可以分为以下几步：可以在属性表中，选择出iA属性作为分类属性；如果，属性iA取值共有iK个不同的值，则可以将T划分为iK个子集1T，…，i KT，其中 ijT ={ | } ∈T[3]。

二、开环 Buck 电路故障预测

以Buck 电路为例，应用LS-SVM算法，根据Buck 电路各元件不同时刻参数值，优化设置电路，以预测Buck 电路故障。电路图如下所示：

4、分析预测结果。通过确定电路发生故障时的特征性能参数阈值，对电路中任何时刻状态情况可以进行评估。分析电子电路元器件参数以及电路输出结果进行分析，通过故障预测值，可以知道在未来4 时，Buck电子电路输出平均电压，将会偏离正常值，其纹波电压变化也会小于 1 V。故此，就可以这样认为，在未来的 4 h 内，电路并没有发生故障，而这也与实际的电子电路运行情况较为一致，可以作为预测电子电路故障的有效方法。

三、结论

综上所述，针对电子电路故障问题，应用基于LS-SVM的电子电路故障预测技术，不仅可以跟踪电子电路故障特征性能参数，还可以有效预测电路故障性能变化趋势，从而预测故障发生情况，以便及时采取预防措施，有效降低电子电路故障的发生。

参 考 文 献

[1] 姜媛媛，王友仁，崔江等.基于LS-SVM的电力电子电路故障预测方法[J].电机与控制学报，2011，15（8）：64-68，74.

[2] 王佩丽，彭敏放，杨易F等.应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断[J].仪器仪表学报，2010，31（6）：1282-1288.

[3] 彭四海.基于小波与LS-SVM集成的模拟电路故障检测[J].电子设计工程，2013，21（10）：119-122.