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文章通过对IGBT失效机理进行分析,选取集电极-发射极电压作为IGBT寿命评估参数,结合NASA艾姆斯实验中心IGBT加速老化数据集,建立了小波神经网络预测模型,从而对IGBT寿命做一个简单的评估。 相似文献
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绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)在新能源并网、电力传输等领域中得到了广泛应用,其可靠性引起了人们关注和重视。针对IGBT模块的可靠性分析和剩余使用寿命问题,文中提出一种利用加速老化数据对IGBT模块老化模型建立方法,并利用建立的老化模型对IGBT模块的剩余使用寿命进行预测。首先介绍IGBT的失效机理,结合现有的加速老化数据,确定的以集电极-发射极通态压降作为剩余使用寿命预测依据。建立基于GARCH模型的IGBT老化寿命模型,通过3组IGBT模块加速老化数据对剩余寿命预测,验证所提方法的有效性。 相似文献
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港口起重机是港口作业的重要组成部分,针对港口起重机安全运行问题,为了避免港口起重机出现故障难以及时判定故障类型,提出基于低功耗广域网(LPWAN)和思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络的港口起重机故障诊断方法。利用LPWAN的低功耗特点,实现远程实时监测港口起重机的各个参数数据,将数据输入到故障诊断模型中,该模型通过MEA寻找最优的初始权值和阈值。仿真实验结果表明,该方法可有效运用在港口起重机故障诊断,有利于及时排查故障,保障设备的安全运行。 相似文献
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建立精确的开关磁阻电机(SRM)模型对于改善SRM的性能和控制效果有着重要的影响。针对SRM运行时磁路的高度饱和和严重非线性问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)神经网络算法的SRM非线性模型。利用ANSYS Maxwell软件建立了四相8/6极SRM模型并进行有限元计算,通过仿真和试验值的对比验证了该模型的精度比未经MEA优化的BP神经网络模型更高,可以更好地反映SRM运行时的磁链特性和转矩特性,且具有较好的泛化能力。 相似文献
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针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测方法中PEMFC特征对其寿命的影响程度未知和模型预测精度低的问题,提出一种基于XGBoost-RFECV算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的PEMFC剩余寿命预测方法。首先通过等间隔采样和SG卷积平滑法对PEMFC原始数据进行重构和平滑处理,有效提取PEMFC退化趋势。然后利用XGBoost-RFECV算法计算PEMFC不同特征的重要度,并选择平均交叉验证均方误差最小的10个PEMFC特征组成最优特征子集。最后将最优特征子集输入构建的双层LSTM神经网络实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明,该方法的平均绝对误差和均方根误差分别为0.001 9和0.002 5,决定系数R2为0.974,与XGBoost-RNN、XGBoost-LSTM和XGBoost-RFECV-RNN方法相比预测精度更高,能够有效地预测PEMFC剩余寿命。 相似文献
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针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)受热应力冲击后对其进行老化失效预测精度不高的情况,提出一种基于贝叶斯优化(Bo)-双向长短期记忆(BiLSTM)网络的IGBT老化失效预测方法。首先分析IGBT模块老化失效原理,然后基于NASA老化实验数据集建立失效特征数据库,最后利用Matlab软件构造Bo-BiLSTM网络预测失效特征参数数据。选取常用回归预测性能评估指标将长短期记忆(LSTM)网络模型、BiLSTM网络模型与Bo-BiLSTM网络模型的预测结果进行对比分析。结果表明,Bo-BiLSTM网络的模型拟合精度更高,基于Bo-BiLSTM网络的IGBT老化失效预测方法具有较好的预测效果,能够应用于IGBT的失效预测。 相似文献
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针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测方法中PEMFC特征对其寿命的影响程度未知和模型预测精度低的问题,提出一种基于XGBoost-RFECV算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的PEMFC剩余寿命预测方法。首先通过等间隔采样和SG卷积平滑法对PEMFC原始数据进行重构和平滑处理,有效提取PEMFC退化趋势。然后利用XGBoost-RFECV算法计算PEMFC不同特征的重要度,并选择平均交叉验证均方误差最小的10个PEMFC特征组成最优特征子集。最后将最优特征子集输入构建的双层LSTM神经网络实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明,该方法的平均绝对误差和均方根误差分别为0.001 9和0.002 5,决定系数R2为0.974,与XGBoost-RNN、XGBoost-LSTM和XGBoost-RFECV-RNN方法相比预测精度更高,能够有效地预测PEMFC剩余寿命。 相似文献
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在风力发电、柔性交流输电以及电机牵引和航空中等应用的变流器系统失效中,IGBT的失效所占比重较大。因此,相继提出了一些IGBT寿命预测的模型以研究其可靠性。为给系统可靠性设计者以及终端用户提供更多变流器中IGBT模块的寿命信息,文中综述了IGBT寿命预测模型的发展与研究现状。根据建模方法的不同,寿命模型可分为解析模型和物理模型两大类。文中对不同模型的建模依据分别做出了说明,在分析IGBT常见失效机理的基础上,对比分析了各模型在实际应用中的精确度、通用性与局限性。同时,介绍了加速老化试验对寿命预测模型的影响。最后,讨论了IGBT模块寿命预测模型的挑战与发展趋势。 相似文献
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为了准确预测绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的老化状态,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化支持向量回归(SVR)的IGBT老化预测方法。该方法提取IGBT集电极-发射极电压信号的时频域特征,通过核主成分分析(KPCA)降维将时频域特征融合成一个综合指标来表征IGBT的老化状态;针对鲸鱼优化算法(WOA)不足,在WOA的基础上引入Sobol序列种群初始化、惯性权重和反向学习策略,增强WOA的局部搜索能力和收敛速度;利用IWOA优化SVR的惩罚因子和核参数,并构建一种基于综合指标的IGBT预测模型。利用NASA Ames实验室的IGBT老化数据集对IWOA-SVR方法进行验证,结果表明,所构建IWOA-SVR预测模型可以更准确实现对IGBT的老化预测。 相似文献
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从IGBT模块的内部结构和故障机理分析,得到影响IGBT模块可靠性的主要因素是温度的结论,而IGBT模块各层的温度是很难用实验的方法测取的。为了解决这一问题,在分析IGBT模块内部导热机理的基础上,利用瞬时非稳态导热的集总参数法建立热网络模型,并给出热损耗值、等效热阻、等效热容的提取方法。通过与制造商提供的IGBT模块结温实验数据、实测的底板温度和有限元模型相比较,热网络模型温度预测误差小于5%。 相似文献
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由于锂离子电池经循环使用、环境变化易出现材料老化和缩短使用寿命等问题,很大程度上影响电池健康状态,因此研究其掌握电池老化规律,从而预测其使用寿命有着积极的意义.为提高电池健康状态的预测精度,使用能够更好预测长序列的长短期记忆神经网络(LSTM),并针对其模型超参数调整困难、收敛速度慢等问题,提出将LSTM和麻雀搜索算法... 相似文献
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提出一种基于传热动力学作用特征建立绝缘栅双极型晶体管(IGBT)结温预测模型的建模方法。针对目前IGBT结温预测模型无法灵活应用于多时间尺度仿真与快速计算模式的问题,通过将简单(阶跃)信号下得到的动力学作用分量应用于复杂(PWM)信号下,建立IGBT结温预测数学模型。基于经典Cauer传热RC网络结构,建立针对阶跃功率输入信号的IGBT结温预测数学模型。提出采用自然解耦的方法,对IGBT传热动力学特性进行研究,建立传热动力学作用分量的准确表征。在此基础上,采用自然解耦与精确补偿的方法,建立针对PWM脉冲功率输入信号的IGBT瞬态结温预测数学模型。仿真与实验结果验证了模型的正确性与准确性。所建IGBT结温预测数学模型对于查明IGBT器件的传热动力学作用机理,实现结温的快速有效仿真与计算,建立IGBT传热多时间尺度数学模型具有重要的理论意义和应用价值。 相似文献
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《高压电器》2017,(11):146-151
为减少电网提前或延迟退役电力变压器带来的巨大损失,提出了一种基于DAHP算法及非等间隔GM(1,1)模型的电力变压器技术寿命预测新方法。笔者首先从电力变压器特性出发,结合DAHP(改进的层次分析法)算法,构建电力变压器健康状况评估指标体系,并计算得到电力变压器的健康指数(health index)值。然后在电力变压器历年健康指数值基础上,结合灰色理论非等间隔GM(1,1)模型,建立了电力变压器技术寿命预测模型。最后,应用该模型分别对110、220、500 k V等级的在运电力变压器进行了技术寿命预测研究,验证了该方法的可行性,为电网退役电力变压器提供了参考依据。 相似文献