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基于粒子滤波的变工况电解电容预测研究
Particle Filter-Based Prognostics for an Electrolytic Capacitor Working in Variable Operating Conditions
| 作者 | Marco Rigamonti · Piero Baraldi · Enrico Zio · Daniel Astigarraga · Ainhoa Galarza |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2016年2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 电动汽车驱动 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 粒子滤波 电解电容 剩余使用寿命 预测 变工况 退化过程 汽车驱动 |
语言:
中文摘要
针对电动汽车驱动中铝电解电容的剩余使用寿命（RUL）预测问题，本文提出了一种基于粒子滤波（PF）的预测模型。该模型充分考虑了变工况运行对电容退化过程及监测信号的影响，有效提升了在复杂动态环境下的寿命预测精度。
English Abstract
Prognostic models should properly take into account the effects of operating conditions on the degradation process and on the signal measurements used for monitoring. In this paper, we develop a particle filter-based (PF) prognostic model for the estimation of the remaining useful life (RUL) of aluminum electrolytic capacitors used in electrical automotive drives, whose operation is characterized ...
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SunView 深度解读
电解电容是阳光电源光伏逆变器、储能PCS及电动汽车充电桩中的关键易损元器件，其寿命直接决定了整机可靠性。该研究提出的粒子滤波预测方法，能够有效解决变工况下电容退化状态难以量化的问题。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测关键运行参数，实现对组串式逆变器、PowerTitan储能系统及充电桩中电容的健康状态（SOH）评估与故障预警，从而降低运维成本，提升产品全生命周期的可靠性。