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基于可检测性的变换器多设备故障数据驱动诊断方法
Detectability Based Data-Driven Fault Diagnosis Method for Multiple Device Faults of Converters
| 作者 | |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 日期未知 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 机器学习 深度学习 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 数据驱动 故障诊断 变换器 多器件故障 可检测性 可靠性 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于数据驱动的变换器多设备故障诊断方法。该方法无需额外传感器，保持了系统原有的结构。针对多设备故障样本获取难、可检测性不确定及决策不可解释等挑战，文章通过可检测性分析优化了诊断流程，有效提升了电力电子变换器的运行可靠性。
English Abstract
The data-driven fault diagnosis method, which eliminates the need for additional sensors while preserving the system's original structure, offers a promising approach to enhancing converter reliability. However, diagnosing multiple device faults presents significant challenges due to difficulties in fault sample acquisition, detectability uncertainty, and unexplained decisions. This article addres...
S
SunView 深度解读
该研究直接服务于阳光电源核心产品线的运维需求。在组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器中，多设备故障（如功率模块IGBT失效）的精准定位是提升系统可用性的关键。该方法通过数据驱动实现故障诊断，无需增加硬件成本，非常契合iSolarCloud智能运维平台的需求。建议研发团队将此算法集成至iSolarCloud的故障预警模块中，通过分析历史运行数据，实现对多点故障的快速识别，从而降低现场运维的复杂度和停机时间，提升产品全生命周期的可靠性。