摘要
开关电源关键器件的寿命预测与健康管理系统、方法、设备及介质,涉及电气元件管理领域。本发明是为了解决对器件老化进行预测的方法忽略了物理退化机制,预测模型缺乏对预测结果不确定性的量化,无法为运维人员提供充分的风险评估依据;在检测到异常后,缺乏对开关电源关键器件驱动参数的实时反馈调节的问题。本发明采集开关电源关键器件的关键参数,根据关键参数计算开关电源关键器件的健康状态和贝叶斯不确定性、以及构建自适应的Transformer深度学习模型进而预测开关电源关键器件的使用寿命,基于所述健康状态和贝叶斯不确定性动态调整PWM频率和栅极驱动电压。
技术关键词
开关电源
健康管理系统
栅极驱动电压
深度学习模型
退化模型
健康管理方法
健康管理设备
寿命
表达式
指数
因子
计算机存储介质
参数
样本
频率
退化机制
器件老化
动态
系统为您推荐了相关专利信息
智能看护装置
生命体征监护
血氧饱和度传感器
深度学习模型
传感器线束
变化检测方法
局部特征匹配方法
深度学习模型
特征点
标记
画面
深度学习模型
摄像头检测方法
局部特征提取
图像
深度学习框架
神经网络模型构建
神经网络模型训练
样本
抽象语法树