一种客车车下电源IGBT模块寿命预测方法及其系统

    公开(公告)号:CN113591336B

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111162382.4

    申请日:2021-09-30

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种客车车下电源IGBT模块寿命预测方法,包括以下步骤:获取客车不同工况下的负载电流;建立IGBT器件的损耗模型,以负载电流为输入得到客车不同工况下的损耗功率;获取温度传感器测量到的器件壳温,根据所述损耗功率和所述器件壳温,通过热模型计算得到所述IGBT器件的结温,确定工况与结温的对应关系得到工况‑结温曲线;对所述IGBT器件进行老化实验,使用疲劳累计损伤理论依据所述工况‑结温曲线对IGBT器件进行剩余寿命时间计算。

    一种客车车下电源IGBT模块寿命预测方法及其系统

    公开(公告)号:CN113591336A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202111162382.4

    申请日:2021-09-30

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种客车车下电源IGBT模块寿命预测方法,包括以下步骤:获取客车不同工况下的负载电流;建立IGBT器件的损耗模型,以负载电流为输入得到客车不同工况下的损耗功率;获取温度传感器测量到的器件壳温,根据所述损耗功率和所述器件壳温,通过热模型计算得到所述IGBT器件的结温,确定工况与结温的对应关系得到工况‑结温曲线;对所述IGBT器件进行老化实验,使用疲劳累计损伤理论依据所述工况‑结温曲线对IGBT器件进行剩余寿命时间计算。

    一种考虑动态约束的深度矩阵分解的数据补全方法及系统

    公开(公告)号:CN118964839A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410974121.X

    申请日:2024-07-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明涉及一种考虑动态约束的深度矩阵分解方法及系统,方法包括:获取原始完整数据集,对原始完整数据集进行数据缺失处理,得到缺失处理数据集;对缺失处理数据集进行标准化预处理;使用标准化预处理后的缺失处理数据集,训练得到考虑动态约束的深度矩阵分解模型;当接收到缺失数据的当前数据集时,通过考虑动态约束的深度矩阵分解模型对当前数据集进行数据补全。将数据变化速率作为动态约束条件来提高模型对缺失数据的补全能力,考虑了数据随时间的变化情况,强调了数据的动态特性而不仅仅是静态数值,通过约束数据变化速率,考虑动态约束的深度矩阵分解模型被引导去理解数据的动态变化规律,从而提高数据的补全精度。

    基于双误差优化神经网络的出水COD浓度软测量方法、设备和介质

    公开(公告)号:CN117649891A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202410015367.4

    申请日:2024-01-05

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双误差优化神经网络的出水COD浓度软测量方法、设备和介质,方法:采集目标污水处理厂过程变量的样本数据并预处理,包括出水COD浓度及其他多种过程变量;计算出水COD浓度与每种其他过程变量间的Pearson相关系数和核密度互信息值,计算加权求和值并依据该值优选过程变量作为辅助变量;建立神经网络,以辅助变量为输入、出水COD浓度为输出,以点预测误差最小化和分布误差最小化为寻优目标,调节神经网络参数,得到出水COD浓度软测量模型;实际测量时,采集辅助变量值,输入至出水COD浓度软测量模型,得到出水COD浓度。本发明能快速准确对出水COD浓度进行在线检测,保障污水处理厂安全稳定运行。

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