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基于人工神经网络和单向距离算法的牵引逆变器散热器状态监测方法
Condition Monitoring Method for Heatsink of Traction Inverter Using ANN and OWD
| 作者 | Yaoyi Yu · Xiong Du · Junjie Zhou · Hongyu Ren |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年2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 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 状态监测 散热器 牵引逆变器 人工神经网络 单向距离算法 温度动态曲线 可靠性 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种通过检测温度动态曲线变化来监测城市轨道交通牵引逆变器散热器状态的新方法。利用人工神经网络预测各种工况下健康状态的参考曲线,并通过单向距离算法提取温度动态曲线之间的差异,从而实现对散热器性能的有效监测。
English Abstract
This article proposes a novel condition monitoring method for heatsink of traction inverter of urban rail train by detecting the change of temperature dynamic curves. Artificial neural network is used to predict the reference curves of healthy state under various working conditions, and the differences between temperature dynamic curves are extracted by one-way distance algorithm. This method is s...
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SunView 深度解读
该研究提出的基于ANN和OWD的散热器状态监测技术,对于提升阳光电源组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统的可靠性具有重要参考价值。在逆变器和PCS产品中,散热系统是影响功率模块寿命的关键因素。通过引入此类智能监测算法,iSolarCloud平台可实现对核心功率器件热性能的实时评估,从被动维修转向主动预测性维护,有效降低产品在极端工况下的故障率,提升系统全生命周期的运维效率。