基于CNN-LSTM的支撐電容容值軟測量
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>462 K
標簽： 支撐電容 CNN-LSTM 可靠性
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文檔介紹：實時監(jiān)測功率變流器中支撐電容的老化狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并更換存在缺陷的電容，對提高功率變換器的可靠性具有重要意義?；谙嚓P(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)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準確性進行了驗證。結(jié)果表明，該模型可對電容容值進行可靠預(yù)測。
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