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基于退化与失效数据的直流母线薄膜电容自适应剩余寿命预测
Adaptive Remaining Useful Life Prediction for Film Capacitors in DC-Link Applications Using Degradation and Failure Data
| 作者 | Jian Gao · Shaowei Chen · Da Wang · Huai Wang · Shuai Zhao |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 机器学习 储能变流器PCS |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 剩余使用寿命 薄膜电容 直流母线 比例风险模型 退化数据 故障数据 状态监测 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种针对电力电子应用中直流母线薄膜电容的自适应剩余寿命（RUL）预测方法。该方法利用比例风险模型框架，整合了退化数据与失效时间数据，以概率方式量化组件的失效行为，从而实现对电容健康状态的精准监测与寿命预测。
English Abstract
Remaining useful life (RUL) is crucial to the condition and health monitoring. This article proposes an adaptive RUL prediction method for dc-link film capacitors for power electronic applications. By using the proportional hazards model framework, this method integrates the degradation data and the time-to-failure data, to quantify the component failure behavior in a probabilistic way. It employs...
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SunView 深度解读
薄膜电容是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）中的核心易损元器件，其寿命直接决定了设备的运维周期。该研究提出的自适应RUL预测方法，能够有效提升iSolarCloud智能运维平台对关键功率模块的健康管理能力。建议将此算法集成至PCS及逆变器的在线监测系统中，通过融合历史退化数据与实时运行状态，实现从“定期维护”向“预测性维护”的转型，显著降低电站及储能系统的运维成本，提升产品在全生命周期内的可靠性竞争力。