一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统

本发明涉及牵引变流器的预后与健康管理，具体涉及一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统。

背景技术：

1、牵引变流器作为电力牵引系统的核心部件，负责将电网的高压电能转换为适合电力牵引的低压电能，其性能与寿命直接影响到整个系统的运行稳定性和安全性。然而，在实际运行过程中，牵引变流器面临着多种复杂而严峻的挑战。牵引变流器通常由多个功率半导体器件组成，这些组件在长时间的工作过程中，会受到电流、电压、温度等多种因素的影响，逐渐发生老化。而这种老化过程具有显著的随机性和不确定性，不同的组件之间还存在相互依赖关系，这使得整个牵引变流器的寿命预测变得更为复杂。

2、现有技术中，对于牵引变流器的寿命预测大多采用简化的模型或者数据驱动拟合的方法。这些模型往往忽略了实际系统中多变的环境因素，也无法体现牵引变流器整个退化过程的复杂机理，包括内部半导体器件的退化过程变异性和依赖随机性，以及故障的随机性，导致预测结果与实际情况存在较大偏差。

3、因此，需要一种更为真实、贴近实际系统的寿命预测方法，以提高预测的准确性，并有助于深入理解系统行为，进而改进维护策略，确保电力牵引系统的持续稳定运行。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统，以解决现有技术中存在的问题。

2、为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：

3、第一方面，本发明提供一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，包括：

4、s1：构建牵引变流器桥臂中半导体器件的功率损耗模型，并基于所述功率损耗模型构建所述半导体器件的热模型；

5、s2：基于焊料开裂失效物理学，以温度作为模型的输入，构建所述半导体器件的退化模型；

6、s3：根据热传导特性，构建退化因子、关联变量关系矩阵和依赖系数矩阵；并构建相互依赖退化关系模型；

7、s4：基于所述热模型、所述退化模型和所述相互依赖退化关系模型，构建概率损伤模型；

8、s5：基于所述概率损伤模型构建极限状态方程；并基于所述极限状态方程对牵引变流器进行寿命预测。

9、第二方面，本申请提供一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

10、本发明具有以下有益效果：

11、本申请提供的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法全面考虑了多个因素，包括内部半导体器件的退化过程变异性和依赖随机性，以及故障的随机性，适用于复杂实际系统的多变因素环境；采用概率性的建模方式使得模型更贴近实际系统的运行，提高了模型的真实性和实用性；通过较为真实地模拟牵引变流器内部相互依赖的退化关系，超越了传统模型对组件独立性的简化，提高了寿命预测的准确性，有助于深入理解系统行为和改进维护策略。同时，本发明的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法还该方法可以应用于其他具有不同拓扑结构变流器的寿命预测。

技术特征：

1.一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求1所述的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，所述s4包括：

6.根据权利要求1所述的基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法，其特征在于，所述s5包括：

7.一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-6中任一所述方法的步骤。

技术总结本发明涉及牵引变流器的预后与健康管理技术领域，公开了一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统。包括：构建牵引变流器桥臂中半导体器件的功率损耗模型和热模型；构建半导体器件的退化模型；根据热传导特性，构建退化因子、关联变量关系矩阵和依赖系数矩阵；构建相互依赖退化关系模型；基于热模型、退化模型和相互依赖退化关系模型，构建概率损伤模型；构建极限状态方程，对牵引变流器进行寿命预测；进而对牵引变流器进行寿命预测。该方法综合考虑了牵引变流器寿命预测的随机性和不确定性，采用概率性的建模方式更贴近实际系统的运行；能够较为真实的模拟牵引变流器内部相互依赖的退化关系，提高寿命预测的准确性。技术研发人员：桂瑰,廖菁,杨超,徐琰淞,彭涛,桂卫华,阳春华受保护的技术使用者：中南大学技术研发日：技术公布日：2024/12/2