数字孪生技术在Buck电路故障诊断中的高效应用

"这篇论文提出了一种基于数字孪生的Buck电路故障诊断方法，旨在解决传统方法中计算量大和准确率低的问题。通过Matlab/Simulink建立Buck电路的数字孪生模型，利用Levenberg-Marquardt算法进行参数估计和故障诊断。" 在电力电子领域，Buck电路是一种常见的开关电源拓扑，常用于降压转换。当Buck电路出现故障时，传统的诊断方法可能存在计算复杂度高和诊断准确性不高的问题。为此，该论文提出了一个创新性的解决方案，即利用数字孪生技术进行故障诊断。 数字孪生是一种模拟实体设备或系统的虚拟模型，可以实时反映其运行状态。在本论文中，研究人员首先使用Matlab/Simulink这一强大的仿真工具建立了Buck电路的数字孪生模型。此模型根据Buck电路的实际元器件标称值设定初始参数，确保模型的准确性。 接下来，论文中提到的关键步骤是将实际Buck电路的输出电压信号和运行状态映射到数字孪生模型中。通过这种方式，模型能够捕获并学习电路的实际行为。接着，研究人员建立了目标函数，该函数基于数字孪生模型与实际Buck电路输出电压之间的差异。利用Levenberg-Marquardt算法，这是一种非线性最小二乘法优化算法，对目标函数进行迭代优化，不断调整数字孪生模型的参数，使其更接近实际电路的状态。 在优化过程完成后，论文通过比较数字孪生模型估计出的元器件参数与实际标称值，如果两者的差值超过20%，则认为相应的元器件发生故障。这种方法提高了故障诊断的精度和可靠性。 实验结果证明，该基于数字孪生的方法在Buck电路元器件参数估计和故障诊断方面表现出较高的精度和稳定性。这种方法有望为电力电子领域的故障诊断提供一种高效、准确的新工具。 此外，虽然给定文件的部分内容涉及了煤炭行业的智能化开采、5G通信技术在矿业的应用以及矿山安全等多个方面，但这些内容并非本论文的核心主题，而是与之相关的其他研究领域。这些领域的技术发展对于提升矿业的安全性和效率具有重要意义，但在此处主要讨论的是Buck电路故障诊断的新方法。