摘要
本发明属于MLCC可靠性评估技术领域,具体涉及一种基于机器学习模型的MLCC剩余寿命预测方法,所述基于机器学习模型的MLCC剩余寿命预测方法包括步骤S1:对MLCC进行高加速寿命测试,采集其老化的电流响应曲线;步骤S2:从所述电流响应曲线中提取特征;步骤S3:对所提取的特征进行优化和筛选,得到特征组合;步骤S4:利用得到的特征组合构建机器学习模型,以预测MLCC的寿命。本发明能够准确实时地预测个体多层陶瓷电容器的使用寿命,优化设备维护策略,降低故障发生率。
技术关键词
剩余寿命预测方法
构建机器学习模型
加速寿命测试
可靠性评估技术
梯度提升决策树
多层陶瓷电容器
曲线
随机森林模型
人工神经网络
故障发生率
抽样方法
支持向量机
优化设备
电流值
超参数
系统为您推荐了相关专利信息
协同反演方法
反演模型
代表
站点观测数据
归一化植被指数
官能团
待测物质
物质识别方法
模型构建方法
元素
碱性电解槽
剩余寿命预测方法
补丁
剩余寿命预测系统
特征提取器
故障特征频率
剩余寿命预测方法
薄膜蒸发器
轴承剩余寿命
剩余寿命预测模型
滚动轴承振动信号
高阶统计特征
频率
分析方法
高阶累积量