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一种准确且智能的功率器件疲劳失效过程预测方法
An Accurate and Intelligent Approach to Predicting the Power Device Fatigue Failure Process
| 作者 | Yi Liu · Lixin Jia · Laili Wang · Jianpeng Wang · Jin Zhang · Zhewei Zhang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年1月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 功率模块 故障诊断 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 功率器件 疲劳失效 可靠性 智能方法 MFSM 失效过程 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文针对功率器件封装疲劳失效研究不足的问题，提出了一种结合多疲劳采样方法（MFSM）和最小组件单元法的智能预测方案，旨在准确评估功率器件的疲劳失效过程，提升电力系统的可靠性。
English Abstract
It is significant to study power device package fatigue failure as it seriously affects the reliability of power systems. Nevertheless, the research of the power device failure process is insufficient. In this article, an accurate and intelligent approach is proposed to predict the power device fatigue failure process with multiple fatigue sampling method (MFSM) and minimal component unit method (...
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SunView 深度解读
该研究直接关系到阳光电源核心产品（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）中IGBT/SiC功率模块的寿命管理。通过引入MFSM和智能预测算法，公司可优化iSolarCloud平台的运维策略，从被动维修转向主动预测性维护。这不仅能显著降低光伏电站和储能系统的全生命周期运维成本，还能在设计阶段通过该方法精准评估功率器件在极端工况下的疲劳寿命，从而提升产品在复杂环境下的可靠性与市场竞争力。