基于PSO-NGM模型的电力电子电路故障预测方法

《基于PSO-NGM模型的电力电子电路故障预测方法》是一篇探讨如何利用智能优化算法提升电力电子电路故障预测精度的研究论文。文章共四页，内容紧凑且具有较强的实践指导意义。该研究将粒子群优化算法（PSO）与非线性灰色模型（NGM）相结合，提出了一种新的故障预测方法，旨在提高电力电子电路在运行过程中对潜在故障的识别能力。

文章首先介绍了电力电子电路在现代工业中的重要性以及其故障检测面临的挑战。随着电力系统复杂性的增加，传统的故障检测方法逐渐暴露出响应速度慢、精度低等问题。因此，引入智能算法成为解决这一问题的有效途径。

随后，论文详细阐述了PSO-NGM模型的构建过程。其中，PSO算法用于优化NGM模型的参数，以增强其对电力电子电路运行数据的拟合能力。通过这种方式，模型能够更准确地捕捉电路状态的变化趋势，从而实现对故障的早期预警。

实验部分展示了该方法在实际电力电子电路中的应用效果，并与其他传统方法进行了对比分析。结果表明，基于PSO-NGM模型的故障预测方法在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，具有较高的工程应用价值。