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J-GLOBAL ID：201702236889794031   整理番号：17A0257967

システム同定に基づくバックコンバータの特徴抽出のための方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Technique Based on System Identification of Feature Parameter Extraction for the Buck Converters

著者 (4件)： Shen Qian (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics) ,  Ren Lei (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics) ,  Gong Chunying (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics) ,  Yuan Shenfang (State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures(Nanjing University of Aeronautics & Astronautics))
資料名： Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 20  ページ： 5624-5631  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2285A  ISSN： 0258-8013  CODEN： ZDGXER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 故障予測と健康管理(PROGNOSTICS AND HEALTH MANAGEMENT,PHM)は保障システムの安全性にとって重要な役割を果たす。パワーエレクトロニクス装置の各分野における応用が広くなっているため、パワーエレクトロニクス装置のPHM技術を研究する必要がある。特性パラメータ抽出はPHM技術の基礎であり,本論文では,パワーエレクトロニクス回路の特性パラメータ抽出の研究状況を簡単に説明した。次に,ハイブリッドシステムモデルに基づくパワーエレクトロニクス回路のパラメータ同定法において,実際の同定精度に影響を及ぼす多くの非理想的因子が存在するという問題を解決するために,線形モデルを構築し,そして,一般的より良いバックコンバータパラメータ抽出法を提案した。MATLABのシミュレーション結果は,収束速度と同定精度を含むこの方法の性能を示した。最後に,実験結果は,この方法のパラメータ同定精度が95%以上であり,この方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 健康管理 ,  シミュレーション ,  *特徴抽出 ,  パワーエレクトロニクス ,  *システム同定
準シソーラス用語： 収束速度 ,  MATLAB ,  パラメータ抽出 ,  線形モデル ,  パラメータ同定 ,  特性パラメータ ,  システム安全性 ,  故障予知 ,  *バックコンバータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Buck converters ,  feature parameter extraction ,  parameter identification ,  hybrid system ,  linear model ,  prognostics and health management (PHM)

分類 (9件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  燃料電池  (YB04040V) ,  運転者  (TB01040V) ,  電力変換器  (NB08030B) ,  システム同定  (IA02040O) ,  ガスタービン  (PB02040Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  回路理論一般  (NA02010M) ,  圧延技術  (WC06030Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： システム同定 ,  バックコンバータ ,  特徴抽出 ,  提案