Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:2508.10515

帮助 | 高级搜索

物理学 > 计算物理

arXiv:2508.10515 (physics)
[提交于 2025年8月14日 ]

标题: IGBT模块中焊层退化和温度监测的虚拟传感

标题: Virtual Sensing for Solder Layer Degradation and Temperature Monitoring in IGBT Modules

Authors:Andrea Urgolo, Monika Stipsitz, Helios Sanchis-Alepuz
摘要: 监测绝缘栅双极晶体管(IGBT)模块的退化状态对于确保电力电子系统的可靠性和使用寿命至关重要,尤其是在安全关键和高性能应用中。 然而,由于内部组件的物理不可达性和恶劣环境,直接测量关键退化指标——如结温、焊料疲劳或分层——仍然具有挑战性。 在此背景下,基于机器学习的虚拟传感提供了一个有前景的替代方案,通过从可行的传感器布置到相关但不可达的位置之间建立桥梁。 本文探讨了基于有限数量的物理传感器估计焊料层退化状态以及相应完整温度图的可行性。 基于特定退化模式的合成数据,我们获得了退化焊料区域估计的高精度(1.17%的平均绝对误差),并且能够以最大相对误差4.56%(对应平均相对误差0.37%)再现IGBT的表面温度。
摘要: Monitoring the degradation state of Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) modules is essential for ensuring the reliability and longevity of power electronic systems, especially in safety-critical and high-performance applications. However, direct measurement of key degradation indicators - such as junction temperature, solder fatigue or delamination - remains challenging due to the physical inaccessibility of internal components and the harsh environment. In this context, machine learning-based virtual sensing offers a promising alternative by bridging the gap from feasible sensor placement to the relevant but inaccessible locations. This paper explores the feasibility of estimating the degradation state of solder layers, and the corresponding full temperature maps based on a limited number of physical sensors. Based on synthetic data of a specific degradation mode, we obtain a high accuracy in the estimation of the degraded solder area (1.17% mean absolute error), and are able to reproduce the surface temperature of the IGBT with a maximum relative error of 4.56% (corresponding to an average relative error of 0.37%).
评论: 安德里亚·乌尔戈洛和莫妮卡·斯皮茨共同为本研究做出了贡献
主题: 计算物理 (physics.comp-ph) ; 计算工程、金融与科学 (cs.CE); 机器学习 (cs.LG); 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2508.10515 [physics.comp-ph]
  (或者 arXiv:2508.10515v1 [physics.comp-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.10515
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Monika Stipsitz [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 8 月 14 日 10:40:46 UTC (1,779 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
physics.comp-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cs
cs.CE
cs.LG
cs.SY
eess
eess.SY
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号