找到 8 条结果 · 可靠性与测试
基于电致发光成像的功率模块典型工艺缺陷视觉检测与智能质量评估
Visual Detection of Typical Process Defects in Power Modules and Intelligent Quality Assessment via Electroluminescence Imaging
Kai Wang · Ming Ren · Qinyu Zhou · Chongxing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
电力电子系统对可靠性要求极高，但直接键合铜（DBC）基板的工艺缺陷会严重损害电热耦合应力下的绝缘完整性。本文提出了一种基于电致发光（EL）效应的视觉智能检测方法，采用“工况分离策略”对缺陷风险进行定量评估。
解读: 功率模块是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能变流器及风电变流器的核心组件。该技术通过EL成像与AI算法实现功率模块内部缺陷的非破坏性检测，能显著提升公司在生产制造环节的质量管控水平，降低现场运行中的早期失效风险。建议将其引入iSolarCloud智能运维平台，通过积累的模块老...
基于傅里叶神经算子的功率模块空间温度监测
Advanced Spatial Temperature Monitoring of Power Modules via Fourier Neural Operator-Based Thermal Model
Yizheng Tang · Cao Zhan · Lingyu Zhu · Ziyi Zhao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
功率模块空间温度（PMST）的精准监测是电力电子领域的关键挑战。本文首次提出了一种基于傅里叶神经算子的热模型（FNO-TM），通过数据驱动范式提取空间频率特征，实现了PMST的高效精准预测，显著提升了收敛速度并降低了训练成本。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan/PowerStack储能系统）具有极高价值。功率模块是上述设备中最易受热应力影响的薄弱环节，FNO-TM模型通过AI手段实现了高精度的空间温度场实时监测，可替代昂贵的传感器部署。建议在iSolarCloud平台中集成该算法，...
基于深度学习的功率MOSFET剩余寿命预测方法
Prediction Method for the Remaining Useful Life of Power MOSFETs Based on Deep Learning
Le Gao · Chaoming Liu · Fengjiang Wu · Yongfeng Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
功率开关器件是电力转换系统的核心，其寿命评估对系统安全可靠运行至关重要。针对现有统计数据驱动方法在处理复杂、非线性及大规模数据时精度低、稳定性差及适应性不足的问题，本研究提出了一种基于深度学习的功率MOSFET剩余寿命（RUL）预测方法，旨在提升器件健康状态监测的准确性与鲁棒性。
解读: 该研究对阳光电源全系列产品（光伏逆变器、储能PCS、风电变流器及充电桩）具有极高应用价值。功率器件（MOSFET/IGBT）是上述产品的核心损耗与故障源，通过深度学习实现器件RUL预测，可将传统的“事后维修”升级为“预测性维护”，显著提升iSolarCloud平台的运维智能化水平。建议研发团队将此算...
基于白噪声注入数据增强的三电平NPC逆变器鲁棒开路故障诊断
Robust Open-Switch Fault Diagnosis of Three-Level NPC Inverters Based on Data Augmentation With White Noise Injection
Jiwon Jung · Dyan Puspita Apsari · Dong-Choon Lee · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
本文提出了一种基于一维卷积神经网络（1-D CNN）的三电平中点钳位（NPC）逆变器实时故障诊断方法。通过在仿真数据中引入白噪声进行数据增强，显著提升了深度学习模型的泛化能力，确保诊断模型在未训练工况下仍具备高鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、集中式逆变器及储能PCS）具有极高价值。三电平NPC拓扑广泛应用于阳光电源的高功率密度产品中，故障诊断的实时性与鲁棒性直接关系到设备的可靠性与运维成本。通过引入数据增强技术，可有效解决深度学习模型在复杂电网环境下泛化能力不足的问题，提升iSolarClo...
基于全仿真数据驱动的多相变换器故障诊断域泛化方法
Fully Simulated Data-Driven Domain Generalized Method for Multiphase Converters Fault Diagnosis
Haoxiang Xu · Zicheng Liu · Guangyu Wang · Dong Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文研究了深度学习模型在多相变换器功率开关器件故障诊断中的泛化能力。针对工业场景下故障数据稀缺及实验成本高昂的问题，提出了一种利用全仿真数据进行训练的域泛化方法，有效提升了模型在真实工况下的故障诊断准确性与鲁棒性。
解读: 该研究直接契合阳光电源在光伏逆变器及储能变流器（PCS）领域的可靠性需求。随着PowerTitan等大型储能系统及组串式逆变器功率密度的提升，功率器件的故障诊断至关重要。该方法通过全仿真数据解决故障样本稀缺问题，可直接赋能iSolarCloud智能运维平台，实现对逆变器和PCS内部功率模块的早期预警...
基于信号卷积池化处理与共享滤波器学习的T型逆变器晶体管开路故障实时诊断
Real-Time Diagnosis Based on Signal Convolution-Pooling Processing and Shared Filter Learning for Transistor Open-Circuit Faults in a T-Type Inverter
Borong Wang · Guodong Chen · Jinfeng Song · Chenyi Peng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年5月
本文提出了一种基于信号卷积池化的数据驱动方法，用于T型逆变器的实时故障诊断。该模型由辅助神经网络和多层卷积特征分类器（MCFC）组成。辅助神经网络通过少量训练数据集学习并为MCFC提供滤波器参数。通过共享滤波器学习，该方法实现了对T型逆变器晶体管开路故障的高效实时诊断。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、集中式逆变器及PowerTitan储能变流器）具有极高的应用价值。T型三电平拓扑广泛应用于阳光电源的高效逆变产品中，该研究提出的基于深度学习的实时故障诊断方法，能显著提升逆变器在运行过程中的可靠性与运维效率。建议将此算法集成至iSolarCloud智能运...
一种用于高速列车牵引变流器的高适应性多传感器故障诊断方法
An Adaptive Multisensor Fault Diagnosis Method for High-Speed Train Traction Converters
Honghui Dong · Fuzhao Chen · Zhipeng Wang · Limin Jia 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年6月
牵引变流器是高速列车牵引系统的核心安全部件。针对其复杂的拓扑结构，本文提出了一种基于多传感器融合的故障诊断方法。该方法有效解决了传统单传感器诊断在复杂工况下的局限性，为电力电子系统的状态监测与故障预测提供了新的技术路径。
解读: 该研究提出的多传感器融合故障诊断技术对阳光电源的可靠性提升具有重要参考价值。在PowerTitan储能系统及大型组串式逆变器中，通过引入多传感器数据（如电流、电压、温度、振动等）进行深度学习建模，可显著提高对功率模块及关键元器件早期故障的识别精度。建议将此方法集成至iSolarCloud智能运维平台...
基于深度学习的永磁同步电机开路故障诊断与定位
Embedded-Oriented Open-Switch Fault Diagnosis and Localization for Dual Y-Connected PMSM Based on Deep Learning
Shihan Xu · Yuan Zhu · Luca Zarri · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
针对多相电机开路故障诊断速度慢的问题，本文提出一种基于逻辑判断的级联触发算法，结合优化的缺相特征值与谐波子空间电流轨迹，实现了嵌入式环境下的快速故障诊断与定位，有效提升了容错控制的实时性。
解读: 该研究提出的嵌入式快速故障诊断技术对阳光电源的功率变换产品具有参考价值。虽然本文聚焦于多相电机驱动，但其基于深度学习的故障特征提取与级联触发逻辑，可迁移至阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan储能变流器（PCS）的功率模块健康管理中。通过在iSolarCloud平台集成此类轻量化AI算法，可实...