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IGBT器件健康状态对电磁声纹信号影响的机理模型研究
Study on the Mechanism Model of the Influence of IGBT Device Health Status on Electromagnetic Voiceprint Signals
| 作者 | Shuzhi Wen · Bingkun Wei · Lisha Peng · Pu Huang · Shisong Li · Songling Huang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年6月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | IGBT 故障诊断 可靠性分析 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | IGBT 状态监测 故障预测 健康管理 电磁声纹 开关暂态 电力电子器件 |
语言:
中文摘要
状态监测技术对电力电子器件的故障预测与健康管理至关重要。电磁声纹（EMVP）信号在器件开关瞬态过程中产生，蕴含了丰富的健康状态信息。近年来，EMVP信号作为一种极具前景的电力电子器件状态监测指标，受到了广泛关注。
English Abstract
State monitoring technology is essential for the fault prognostics and health management of power electronic devices. Electromagnetic voiceprint (EMVP) signals, produced during the switching transients of these devices, carry substantial information about their health status. In recent years, EMVP signals have gained attention as a promising state monitoring indicator for power electronic devices....
S
SunView 深度解读
该研究对于阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器）具有极高的应用价值。IGBT作为上述产品的核心功率半导体，其可靠性直接决定了系统的全生命周期运维成本。通过引入电磁声纹（EMVP）监测技术，阳光电源可在iSolarCloud智能运维平台中集成非侵入式的在线健康诊断功能，无需额外传感器即可实现对功率模块老化、键合线脱落等早期故障的预警。建议研发团队将此机理模型应用于高功率密度产品的热应力与电应力监测，提升产品在极端工况下的可靠性，并优化故障诊断算法，从而降低运维成本，提升客户满意度。