基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測(cè)量
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：462 K
標(biāo)簽： 支撐電容 CNN-LSTM 可靠性
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文檔介紹：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功率變流器中支撐電容的老化狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并更換存在缺陷的電容，對(duì)提高功率變換器的可靠性具有重要意義。基于相關(guān)電壓電流數(shù)據(jù)，通過建立數(shù)據(jù)集，確定網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)和模型訓(xùn)練，最終得到基于CNN-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過不同工況下的數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該模型可對(duì)電容容值進(jìn)行可靠預(yù)測(cè)。
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