一种基于深度学习的电容老化曲线优化方法

本发明涉及电容器制造与状态监测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的电容老化曲线优化方法，包括：步骤1：多模态数据采集与标准化处理；步骤2：物理约束神经网络建模与训练；步骤3：动态控制与维护策略执行：基于步骤2输出的剩余寿命预测值与预设阈值的比较结果，动态调整逆变器开关频率，使纹波频率偏离电容器阻抗敏感频段；根据步骤2输出的老化模式分类结果，触发对应的温度采样频率调整或母线电压降低操作。通过多模态数据的融合、物理约束的神经网络模型以及基于预测结果的动态控制策略，成功地优化了电容老化过程，提高了电容器的使用效率，并有效延长了其生命周期。