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基于深度学习的功率MOSFET剩余寿命预测方法
Prediction Method for the Remaining Useful Life of Power MOSFETs Based on Deep Learning
| 作者 | Le Gao · Chaoming Liu · Fengjiang Wu · Yongfeng Qin · Yuhang Wang · Mingxue Huo |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年11月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 功率模块 可靠性分析 深度学习 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 功率MOSFET 剩余使用寿命 深度学习 可靠性 功率变换系统 健康监测 |
语言:
中文摘要
功率开关器件是电力转换系统的核心,其寿命评估对系统安全可靠运行至关重要。针对现有统计数据驱动方法在处理复杂、非线性及大规模数据时精度低、稳定性差及适应性不足的问题,本研究提出了一种基于深度学习的功率MOSFET剩余寿命(RUL)预测方法,旨在提升器件健康状态监测的准确性与鲁棒性。
English Abstract
Power switching devices serve as critical components in power conversion systems, making their lifespan evaluation essential for ensuring the safe and reliable operation of such systems. To address the limitations of existing statistical data-driven methods, which often exhibit low accuracy, poor stability, and inadequate adaptability in handling complex, nonlinear, and large-scale data, this stud...
S
SunView 深度解读
该研究对阳光电源全系列产品(光伏逆变器、储能PCS、风电变流器及充电桩)具有极高应用价值。功率器件(MOSFET/IGBT)是上述产品的核心损耗与故障源,通过深度学习实现器件RUL预测,可将传统的“事后维修”升级为“预测性维护”,显著提升iSolarCloud平台的运维智能化水平。建议研发团队将此算法集成至PowerTitan等储能系统及组串式逆变器的健康管理模块中,通过监测关键电气参数,提前识别器件老化趋势,从而降低电站运维成本,提升系统全生命周期可靠性。