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基于传导EMI时频分析与机器学习分类的直流母线电容状态监测
Condition Monitoring of DC-Link Capacitors Using Time–Frequency Analysis and Machine Learning Classification of Conducted EMI
| 作者 | Tyler McGrew · Viktoriia Sysoeva · Chi-Hao Cheng · Chad Miller · James Scofield · Mark J. Scott |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年10月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 机器学习 三相逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 状态监测 直流母线电容 时频分析 机器学习 传导 EMI 电力电子 可靠性 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种非侵入式状态监测系统，利用三相逆变器直流母线电容产生的传导电磁干扰（EMI）的时频分析特征，结合机器学习算法对电容的健康状态进行分类，旨在降低电力电子系统的维护成本并提升可靠性。
English Abstract
Condition monitoring techniques for power electronics components are important for reducing maintenance costs and increasing reliability in systems such as aircraft. This article presents a noninvasive condition monitoring system that utilizes time-frequency analysis of conducted electromagnetic interference (EMI) to classify the health of the dc-link capacitor within a three-phase inverter. The a...
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SunView 深度解读
直流母线电容是阳光电源组串式逆变器、集中式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中的核心易损件。该研究提出的非侵入式EMI监测技术，无需额外传感器即可实现电容健康状态的在线诊断，极大地契合了iSolarCloud智能运维平台对设备全生命周期管理的需求。建议研发团队将此算法集成至逆变器或PCS的控制固件中，通过分析EMI特征实现电容寿命预警，从而降低现场运维成本，提升大型电站及储能系统的可靠性与可用性。