26年WP电子科学与技术 基于神经网络的Boost变换器数字孪生健康监测方法11.37-AI10.54(21585字).doc

WHKJ 大学本科毕业设计摘 要Boost 变换器是新能源发电、电动汽车等领域直流电能变换的核心装置，其核心器件参数劣变会直接影响系统运行可靠性，而传统参数辨识与健康监测方法存在多参数辨识精度不足、实时性差、需额外硬件部署等缺点。针对上述问题，本文提出一种基于一维卷积神经网络（One-Dimensional Convolutional Neural Network，1D CNN）的Boost 变换器数字孪生健康监测方法，完成了 Boost 变换器精确模型推导和基于 PID 的Boost 变换器系统设计，构建了数字孪生离散化机理模型，并设计适配时序信号处理的1D CNN 参数辨识网络，最终完成“1D CNN+...