基于物理信息神经网络的牵引变流器直流支撑电容参数辨识方法OA北大核心CSTPCD

为了解决车载牵引变流系统直流支撑电容器故障预测问题,该文提出一种基于物理信息神经网络的直流支撑电容器参数辨识方法。该方法只需要利用直流环节预充电过程的直流支撑电容器两端电压及采样频率,无需拟合曲线,无需严格对齐时间轴就可以获得较为准确的电容参数辨识结果。与此同时,为了克服在采集数据时因条件所限造成的数据量稀疏与分布不均问题,该文利用循环一致性生成对抗网络算法增强数据,使该方法可以适用于同一拓扑下宽范围电容区间的电容容值预测,降低了模型训练要求。实验结果表明:在正常条件下,该方法的辨识相对误差约在1%以下,并且降低采样频率能够缓解信噪比对该方法的影响。该方法为解决直流支撑电容参数辨识问题提供了新思路。