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基于BP神经网络拟合显式时域关系的Buck变换器全参数辨识
Full-Parameter Identification of Buck Converter Through BP-NN Fitting Explicit Time-Domain Relationships
| 作者 | Zhennan She · Yisi Liu · Wen Cao · Guipeng Chen |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年6月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | DC-DC变换器 机器学习 故障诊断 智能化与AI应用 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | Buck变换器 BP神经网络 参数辨识 时域分析 非线性拟合 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种利用反向传播(BP)神经网络通过拟合显式时域关系来辨识Buck变换器所有组件参数的方法。该方法利用BP神经网络强大的非线性拟合能力,有效避免了复杂的直接计算,具有易于实现的优点。
English Abstract
In this article, a backpropagation neural network (BP-NN) is employed to identify all component parameters of the Buck converter by fitting the explicit time-domain relationships. Thanks to the powerful ability to fit the nonlinear relationship of BP-NN, the proposed method can effectively avoid a large amount of direct calculation and thus it is convenient to implement. Meanwhile, the explicit ti...
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SunView 深度解读
该参数辨识技术对阳光电源的电力电子产品具有重要价值。在光伏逆变器和储能变流器(PCS)中,DC-DC环节是核心功率转换单元,通过BP神经网络实现参数在线辨识,可实时监测电感、电容等核心器件的老化状态,从而提升iSolarCloud平台的故障诊断精度和预测性维护能力。建议研发团队将其应用于PowerTitan等储能系统的PCS模块,通过软传感器技术减少硬件传感器依赖,降低成本并提高系统在复杂工况下的控制鲁棒性。