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开关功率变换器基于模型的故障检测与识别
Model-Based Fault Detection and Identification for Switching Power Converters
| 作者 | Jason Poon · Palak Jain · Ioannis C. Konstantakopoulos · Costas Spanos · Sanjib Kumar Panda · Seth R. Sanders |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2017年2月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 可靠性分析 功率模块 并网逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 故障检测 辨识 开关功率变换器 状态估计器 可靠性 电力电子 诊断方法 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于模型状态估计器的开关功率变换器故障检测与识别（FDI）方法。该方法具有通用性，能够检测并识别各类开关变换器中组件及传感器的任意故障，并通过实验进行了验证。
English Abstract
We present the analysis, design, and experimental validation of a model-based fault detection and identification (FDI) method for switching power converters using a model-based state estimator approach. The proposed FDI approach is general in that it can be used to detect and identify arbitrary faults in components and sensors in a broad class of switching power converters. The FDI approach is exp...
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SunView 深度解读
该研究提出的通用型故障诊断技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式和集中式光伏逆变器以及PowerTitan/PowerStack储能系统中，功率器件与传感器的实时健康监测是提升系统可靠性的关键。通过引入基于模型的状态估计器，可显著增强iSolarCloud平台对设备早期故障的预警能力，减少非计划停机，降低运维成本。建议研发团队将该算法集成至逆变器及PCS的嵌入式控制系统中，实现从“被动维修”向“主动运维”的数字化转型，进一步提升产品在复杂电网环境下的运行稳定性。