找到 2 条结果 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics
协同分布对齐神经网络用于高性能变流器故障定位
Synergetic Distribution Align Neural Network for High-Performance Power Converters Fault Location
Wu Fan · Qiu Gen · Zhang Gang · Sheng Hanming 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
基于深度学习的数据驱动方法在变流器故障诊断中表现优异，但普遍存在依赖故障样本、精度与鲁棒性不足的问题，限制了其在工业系统中的应用。本文提出一种小样本学习理论，通过共享特征提取器实现严格的跨域特征分布对齐，以同时获取域不变性与故障判别性特征，从而提升诊断性能。基于该理论，设计了一种具有嵌入式结构和参数分离训练机制的渐近特征分布对齐神经网络。该结构通过多层渐近特征约束实现严格分布对齐，并结合渐近损失函数提升训练稳定性。在多种变流器上的实验表明，即使在零样本条件下，该方法仍能准确识别多个开路故障位置，...
解读: 该协同分布对齐神经网络技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的智能运维具有重要应用价值。其零样本/小样本学习能力可解决工业现场故障数据稀缺问题，直接应用于iSolarCloud云平台的预测性维护模块。针对IGBT/SiC功率模块开路故障的精准定位能力，可显著提升PowerTitan大型...
面向芯片级热流密度超过1000 W/cm²的高功率密度碳化硅功率模块的集成热管理
Integrated Thermal Management for a High-Power-Density Silicon Carbide Power Module With Die-Level Heat Flux Over 1000 W/cm²
Weiyu Tang · Xiangbo Huang · Zhixin Chen · Kuang Sheng 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
随着碳化硅（SiC）器件持续微型化，芯片级热流密度已达1 kW/cm²，高效的热管理对功率电子器件的载流能力与可靠性至关重要。本文提出一种集冷却策略，结合低热阻封装（纳米银烧结直连散热器）与集成对流冷却结构（歧管微通道，MMCs）。经数值优化后制备三种SiC模块原型，最终设计在2.16 L/min流量下实现9.85 mm²·kW⁻¹的超低热阻，成功散出超过1000 W/cm²热流密度（总功耗1500 W），体积紧凑（约30 cm³）。相比传统液冷模块，微通道冷却热阻和泵功分别降低80%和83%。...
解读: 该集成热管理技术对阳光电源高功率密度产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，纳米银烧结+歧管微通道方案可将SiC模块热阻降低80%，支撑更高开关频率和电流密度，有效提升系统功率密度和可靠性。对于SG系列1500V光伏逆变器，该技术可在紧凑空间内实现超1000 ...