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基于改进HMM的无线充电系统PFC故障检测方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010176325.0
  • IPC分类号:H02M1/42;G01R31/28;H02J7/02;B60L53/12
  • 申请日期:
    2020-03-13
  • 申请人:
    东南大学
著录项信息
专利名称基于改进HMM的无线充电系统PFC故障检测方法
申请号CN202010176325.0申请日期2020-03-13
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2020-10-02公开/公告号CN111740582A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号H02M1/42IPC分类号H;0;2;M;1;/;4;2;;;G;0;1;R;3;1;/;2;8;;;H;0;2;J;7;/;0;2;;;B;6;0;L;5;3;/;1;2查看分类表>
申请人东南大学申请人地址
江苏省南京市玄武区四牌楼2号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人东南大学当前权利人东南大学
发明人谭林林;王若隐;黄天一;李乘云;李昊泽;黄学良
代理机构南京众联专利代理有限公司代理人许小莉
摘要
本发明公开了一种基于改进HMM的无线充电系统PFC故障检测方法,针对电动汽车无线充电系统中的功率因数校正(PFC)装置,引入改进后的隐马尔可夫模型(HMM),将其用于PFC的故障检测。本发明选用升压斩波电路作为PFC装置的基本拓扑,进行故障检测。包括步骤:训练PFC装置在每一个故障情况下的改进隐马尔可夫模型;将PFC装置的每一个故障情况下的电感电流I1、输出电流I2和输出电压U输入到步骤1)中训练完成的各故障状态的改进隐马尔可夫模型中;用维特比算法求出每一个改进隐马尔可夫模型的输出概率值,其中最大值所对应的模型即为PFC当前所处的故障。本发明将HMM与遗传算法相结合,所需训练样本大幅减少,故障模型训练时间短,故障识别率高。

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