Gamma-深度高斯过程耦合建模的多层聚合物铝电容动态可靠性评估

针对高温高频工况下多层聚合物铝电容可靠性评估难题，提出Gamma过程与深度高斯过程（DGP）耦合模型，融合温度、功耗等多应力退化机制，在80%容值阈值下实现高精度剩余寿命预测；常温R²达0.9999，高温下热效应致误差上升。

针对高温高频工况下多层聚合物铝电容可靠性评估的挑战,构建一种融合Gamma多参数退化模型与深度高斯过程(Deep Gaussian Process,DGP)的动态预测框架.通过循环充放电实验量化发现:温度、功耗、等效串联电阻及漏电流对容量退化的耦合影响占比超90％.在创新构建的混合模型中,Gamma过程精准刻画单调退化路径,DGP则通过变分推断与k-means++诱导点机制解析多应力非线性交互效应;二者通过动态耦合机制实时调整Gamma参数,实现失效阈值(80％容值)下的可靠度与故障率函数更新.实验验证表明:在常温(24 ℃)下,多层聚合物铝电容器的预测精度可达到R2=0.9999,剩余寿命误差小于5％;然而,在高温(48 ℃)环境下,由于热效应的主导机制,退化速率显著增加154％,导致模型预测误差增大.该框架为新能源汽车800 V平台、5G基站等高压高频系统的电容健康管理提供了高精度寿命预测工具.