論文の概要: Review for AI-based Open-Circuit Faults Diagnosis Methods in Power
Electronics Converters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14058v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 06:07:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 18:17:11.542460
- Title: Review for AI-based Open-Circuit Faults Diagnosis Methods in Power
Electronics Converters
- Title(参考訳): パワーエレクトロニクスコンバータにおけるAIを用いたオープン回路故障診断手法のレビュー
- Authors: Chuang Liu, Lei Kou, Guowei Cai, Zihan Zhao, Zhe Zhang
- Abstract要約: 二次故障を回避し、運用と保守の時間とコストを削減し、電力電子機器システムの信頼性を向上させるために、電力電子機器コンバータのオープンサーキット故障監視とインテリジェント故障診断を実行することが非常に重要である。
パワーエレクトロニクスコンバータにおけるAIに基づく故障診断手法と応用例を概説し,3相パワーエレクトロニクスコンバータにおいてランダムフォレストと過渡的故障特徴の組み合わせに基づく故障診断手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.708038620963581
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Power electronics converters have been widely used in aerospace system, DC
transmission, distributed energy, smart grid and so forth, and the reliability
of power electronics converters has been a hotspot in academia and industry. It
is of great significance to carry out power electronics converters open-circuit
faults monitoring and intelligent fault diagnosis to avoid secondary faults,
reduce time and cost of operation and maintenance, and improve the reliability
of power electronics system. Firstly, the faults features of power electronic
converters are analyzed and summarized. Secondly, some AI-based fault diagnosis
methods and application examples in power electronics converters are reviewed,
and a fault diagnosis method based on the combination of random forests and
transient fault features is proposed for three-phase power electronics
converters. Finally, the future research challenges and directions of AI-based
fault diagnosis methods are pointed out.
- Abstract(参考訳): 電力変換器は航空宇宙システム、直流送電、分散型エネルギー、スマートグリッドなどに広く使われており、電力変換器の信頼性は学界や産業においてホットスポットとなっている。
電力変換器のオープンサーキット故障監視とインテリジェント故障診断を行い、二次故障を回避し、運転と保守の時間とコストを削減し、電力エレクトロニクスシステムの信頼性を向上させることは、非常に重要である。
まず、電力変換器の故障特性を分析して要約する。
次に, パワーエレクトロニクスコンバータにおけるAIに基づく故障診断手法と応用例を概説し, 3相パワーエレクトロニクスコンバータにおいて, ランダム森林と過渡断層の特徴を組み合わせた故障診断手法を提案する。
最後に,AIに基づく故障診断手法の今後の研究課題と方向性を指摘する。
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