【摘 要】
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铝电解电容器是寿命敏感器件,随着时间的推移,其参数退化到一定程度时,必然会影响电路板的寿命,故而研究其退化规律与寿命特征是至关重要的。文章从铝电解电容器结构和退化机理出发,将温度作为加速敏感应力设计了加速退化试验,并采用加速退化数据进行寿命预测,给出了延长铝电解电容器使用寿命的正向设计方向;从状态修的需求出发,提出了基于BP神经网络的铝电解电容器剩余寿命预测方法,其预测数据来源既可以是现场实测数据
【基金项目】
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省科技创新团队（2020RC4054）；
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铝电解电容器是寿命敏感器件,随着时间的推移,其参数退化到一定程度时,必然会影响电路板的寿命,故而研究其退化规律与寿命特征是至关重要的。文章从铝电解电容器结构和退化机理出发,将温度作为加速敏感应力设计了加速退化试验,并采用加速退化数据进行寿命预测,给出了延长铝电解电容器使用寿命的正向设计方向;从状态修的需求出发,提出了基于BP神经网络的铝电解电容器剩余寿命预测方法,其预测数据来源既可以是现场实测数据,也可以是加速试验数据。将BP神经网络所预测的电容量退化值与退化试验的实测数据以及试验数据的最小二乘线性拟合预测值进行对比分析,结果表明,基于BP神经网络的电容值的预测误差在3%以内,而通过最小二乘线性拟合的预测误差在6%左右,从而验证了BP神经网络寿命预计算法的优越性,为后续电路板级电容器在线监测技术开发与应用提供有力支撑。
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