摘要
摘要：近年来，社会进步迅速，随着科技的进一步发展，故障诊断的相关技术也得到有效发展，且人们对故障诊断的相关研究也逐渐增多，特别是电路领域当中，对故障的诊断逐渐受到广泛关注。目前，电路故障在诊断中主要的方法为故障字典算法、K故障诊断算法、故障频率诊断算法等。其中，较为常见的故障诊断方法为故障频率诊断算法。对于电路故障而言，由于其发生故障的频率较高，且原因较为复杂，因此，需要不断加强对电路故障诊断的研究。对于电力电子电路而言，其通常与数字以及模拟等相关电路均不相同，其相关器件所具备的过载能力一般比较小，而且受损的速度比较快，仅为10微秒之内，这种情况下，就无法对可能出现的故障进行提前获取。在对传统故障进行诊断的时候，通常是按照其所输出的波形对缓变的故障进行判断，但是，无法对快速、突变的故障进行有效识别。为了有效避免该缺陷，提出了以粒子群优化算法为基础的电路的故障诊断。其通常可以使粒子群当中所包含的粒子的具体空间位置以及具备的速度进行相应的更新处理，在对故障进行诊断中获取更加准确的数据。
出版日期
2022年11月25日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
