电力电子设备评估中减少假阳性的系统和方法技术方案

本申请涉及电力电子设备评估中减少假阳性的系统和方法。本文公开了测试车辆电力设备的健康的系统和方法。一种方法可以包括：当主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流(I

【技术实现步骤摘要】
电力电子设备评估中减少假阳性的系统和方法


[0001]本申请一般而言涉及车辆电力设备，并且更具体而言，涉及测试车辆电力电子设备的健康。

技术介绍

[0002]统计过程可以用于预测或检测诸如在电动车辆中使用的电力电子设备之类的电力电子设备中的故障。例如，可以使用正交变换将潜在相关变量(各自具有各种不同数值的实体)的一组观测值转换成被称为主成分的一组线性不相关变量的值。可以通过监视设备的健康来通过训练确定均值(mean)，使得当设备超出均值时，可以检测到故障。
[0003]但是，健康设备的操作参数可能随时间漂移。例如，健康设备的导通电阻(on
‑
resistance)可能会在数千个开关循环中降低。均值的漂移可能导致在其它健康设备中错误地检测出故障。

技术实现思路

[0004]在一个方面，一种方法可以包括当主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流和漏极到源极电压的函数的操作点。该方法还可以包括通过指数加权的移动平均值来确定分布的均值，以适应与多个已知健康设备相比的移动分布的中心。该方法还可以包括基于操作点之间的不连续性来指示主体设备中即将发生的故障。
[0005]在另一方面，一种系统可以包括非暂态存储器和耦合到该非暂态存储器的处理器。该系统还可以包括测量模块，该测量模块被配置为利用处理器在主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流和漏极到源极电压的函数的操作点。该系统还可以包括确定模块，该确定模块被配置为通过指数加权的移动平均值来确定来自测量模块的分布的均值，以适应与多个已知健康设备相比的移动分布的中心。该系统可以附加地包括输出模块，该输出模块被配置为基于操作点之间的不连续性来指示主体设备中即将发生的故障。
[0006]在又一方面，一种系统可以包括非暂态存储器和耦合到该非暂态存储器的处理器。该系统还可以包括测量模块，该测量模块被配置为利用处理器在主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流(I
ds
)和漏极到源极电压(V
ds
)的函数的操作点，其中主体设备的操作点是不稳定的。该系统还可以包括确定模块，该确定模块被配置为在主体设备通电时计算每个循环的中位数值。该确定模块还可以被配置为移除观察到的测量值的均值的指数加权的移动平均值估计。该确定模块还可以被配置为对计算出的中位数值进行中位数过滤。该确定模块可以附加地被配置为通过指数加权的移动平均值来确定移动分布的均值，以适应与多个已知健康设备相比的移动分布的中心。该系统可以附加地包括输出模块，该输出模块被配置为基于操作点之间的不连续性高于阈值来指示主体设备中即将发生的故障。
[0007]结合附图，根据以下详细描述，将更加充分地理解本文所述实施例提供的这些特征和附加特征。
附图说明
[0008]在附图中阐述的实施例本质上是说明性和示例性的，并且不旨在限制由权利要求定义的主题。当结合以下附图阅读时，可以理解说明性实施例的以下详细描述，其中相同的结构用相同的附图标记表示，并且其中：
[0009]图1A是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的用于自动编码器训练阶段的示例性系统的框图；
[0010]图1B是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的用于自动编码器测试阶段的示例性系统的框图；
[0011]图2是示意性地示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的利用K均值(K
‑
means)对在编码的特征中观察到的训练集特征进行聚类的示例性自动编码过程的示意图；
[0012]图3是示意性地示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的利用K均值在健康状况未知的另一个设备中测试新观察到的特征的示例性自动编码过程的示意图；
[0013]图4是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的当设备正在传导电流时，作为循环电流和漏极到源极电压的函数的设备的观察到的操作点的示例性图；
[0014]图5是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的示例电力电子设备的接通状态电阻和该电阻的指数加权移动平均的示例性图；
[0015]图6A是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的在T2统计中的示例性电力电子设备的接通状态电阻的主成分分析的示例性图；
[0016]图6B是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的Q统计中的示例性电力电子设备的接通状态电阻的主成分分析的示例性图；
[0017]图7A是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的T2统计中的示例性电力电子设备的接通状态电阻的指数加权移动平均的示例性图；
[0018]图7B是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的Q统计中的示例性电力电子设备的接通状态电阻的指数加权移动平均的示例性图；
[0019]图8示出了根据本文描述和示出的一个或多个实施例的用于离群值检测的视觉聚类的流程图；
[0020]图9示出了根据本文描述和示出的一个或多个实施例的用于异常检测的指数加权移动平均自动编码器的流程图；
[0021]图10示出了根据本文描述和示出的一个或多个实施例的用于异常检测的指数加权移动平均主成分分析的流程图；以及
[0022]图11是示出根据本文示出和描述的一个或多个实施例的在一个或多个设备中用于实现各种系统和过程的计算硬件的框图。
具体实施方式
[0023]本公开的实施例涉及测试车辆电力电子设备的健康。例如，健康设备的导通电阻可以用于确定设备在不久的将来是否可能发生故障。但是，操作参数的更改可能导致该导通电阻，但可能不一定指示设备正在或即将发生故障。用于做出该确定的操作参数可能会随时间推移而漂移，使得测得的变化可以与健康设备行为相关联。例如，利用指数加权的移动平均值，可以将该设备和与已知健康设备相关联的移动分布的中心进行比较。设备可以
是车辆电力设备，其可以包括半导体开关设备。非限制性示例可以包括绝缘栅双极型晶体管、功率晶体管、双极型静态感应晶体管、功率MOSFET等。
[0024]转到图1A，在以自动编码器(即，无监督的人工神经网络)为特征的实施例中，描绘了自动编码器训练阶段100，如本文进一步讨论的，自动编码器利用编码器和解码器。训练中位数数据102可以以任何合适尺寸的数据集内的与正在通电的设备的行为相关的中位数“接通数据(on data)”为特征。在一个示例中，这可以涉及基于当设备接通时从多个时间获得的测量结果来记录与设备相关联的每个维度的中位数值。如本文更详细讨论的，这还可以涉及接收每个维度的中位数值以产生二维空间。训练中位数数据102利用组合的所有设备的中位数。如本文更详细讨论的，编码器模型训练104被用于生成在设备测试阶段中使用的模型(继续到从图1A中的104前进到图1B中的116的步骤A)。
[0025]在这个实施例中，编码器将数据映射到降维空间，而解码器再现从编码的降维空间获得的原始数据的表示。通过利用经训练的编码器，K均值模型106被用于将训练数据聚类到第一集群108和附加集群110中，其中，如更详本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：当主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流(I
ds
)和漏极到源极电压(V
ds
)的函数的操作点；确定移动分布的均值，以适应与多个已知健康设备相比的移动分布的中心；以及基于高于阈值的操作点之间的不连续性来指示所述主体设备中即将发生的故障。2.如权利要求1所述的方法，还包括通过指数加权的移动平均值来确定移动分布的均值。3.如权利要求1所述的方法，还包括：经由主成分分析过程对移动分布进行建模；以及根据当主体设备处于健康状态时的时间段内观察到的一部分数据形成所述移动分布。4.如权利要求1所述的方法，还包括更新所述移动分布的均值，以考虑在健康操作中在加速老化测试下观察到的测量结果漂移。5.如权利要求1所述的方法，还包括基于在主体设备通电之前高于阈值的特征的不连续性来确定即将发生的故障。6.如权利要求1所述的方法，还包括当主体设备通电时，计算每个循环的中位数值。7.如权利要求6所述的方法，还包括移除观察到的测量结果的均值的指数加权的移动平均值估计。8.如权利要求6所述的方法，还包括对计算出的中位数值进行中位数过滤。9.如权利要求1所述的方法，其中所述主体设备的操作点是不稳定的。10.如权利要求8所述的方法，其中所述主体设备的导通状态电阻的连续变化不指示故障。11.一种系统，包括：非暂态存储器和耦合到所述非暂态存储器的处理器；测量模块，被配置为利用所述处理器在主体设备正在传导电流时，产生作为循环电流(I
ds
)和漏极到源极电压(V
ds
)的函数的操作点；确定模块，被配置为确定移动分布的均值，以适应与多个已知健康设备相比的所述移动分布的中心；以及输出模块，被配置为基于高于阈值的操作点之间的不连续性来指示所述主体设备中即将发生的故障。12.如权利要求11所述的系统，其中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：康涅狄格州大学，
类型：发明
国别省市：