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电力电子设备计算高效、实时且可嵌入的预测技术
Computationally Efficient, Real-Time, and Embeddable Prognostic Techniques for Power Electronics
| 作者 | Alireza Alghassi · Suresh Perinpanayagam · Mohammad Samie · Tarapong Sreenuch |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2015年5月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 功率模块 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电力电子 预测技术 剩余使用寿命 可靠性 实时监测 嵌入式系统 |
语言:
中文摘要
随着电力电子设备在现代车辆中承担关键安全功能，对其健康状态进行监测以确保可靠性至关重要。本文旨在开发一种预测电力电子组件剩余使用寿命（RUL）的预后方法，重点研究计算高效、可实时嵌入的算法，以提升系统在运行过程中的安全性和维护效率。
English Abstract
Power electronics are increasingly important in new generation vehicles as critical safety mechanical subsystems are being replaced with more electronic components. Hence, it is vital that the health of these power electronic components is monitored for safety and reliability on a platform. The aim of this paper is to develop a prognostic approach for predicting the remaining useful life of power ...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的逆变器及储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）具有极高的应用价值。通过将高效的剩余寿命预测算法嵌入到iSolarCloud智能运维平台或本地控制器中，阳光电源可实现从“事后维修”向“预测性维护”的转型。特别是在高功率密度的组串式逆变器和大型储能PCS中，实时监测IGBT等核心功率器件的健康状态，能有效降低故障停机率，延长设备全生命周期价值，并为电站运维提供精准的资产管理决策支持。