找到 2 条结果 · 智能化与AI应用
基于微调策略的跨工况船用柴油机故障诊断通用迁移学习框架
A universal transfer learning framework for cross-working-condition marine diesel engine fault diagnosis based on fine-tuning strategy
Zeyu Shia · Zhongwei Wanga · Zhiguo Yuana · Muyu Wanga 等6人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392
摘要 船用柴油机（MDEs）及时且准确的故障诊断（FD）对于提升船舶动力系统的安全性和可靠性至关重要。MDEs在变工况下运行，导致其运行状态和故障数据存在显著差异。这种变异性降低了数据驱动FD模型的适应能力，而这些模型通常是基于单台发动机或特定工况下的数据构建的。为解决上述问题，本研究提出了一种基于深度迁移学习与微调策略的MDEs故障诊断框架。为了增强故障特征提取能力，引入了一种数据层级融合方法用于数据重构。此外，提出了一种新型混合预训练网络，结合CNN + GRU与KAN，以获取源域数据的全面...
解读: 该跨工况迁移学习故障诊断框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及光伏逆变器(SG系列)具有重要应用价值。文章提出的CNN+GRU+KAN混合网络和精细调优策略,可应用于不同环境工况下的功率器件(SiC/IGBT)健康监测与故障预测。该方法能有效解决iSolarCloud平台中...
面向应用的微型热电制冷器机器学习驱动逆向设计方法
Application-orientated design of micro thermoelectric coolers using a Machine learning-driven reverse framework
Shucheng Bao · Wei Zhu · Lixing Liang · Man Zhou 等7人 · Energy Conversion and Management · 2026年4月 · Vol.353
本文提出一种基于机器学习的逆向设计框架，用于优化微型热电制冷器（TEC）的结构与材料参数，以满足特定应用场景下的散热性能需求，融合多物理场建模与数据驱动优化。
解读: 该研究聚焦于微型热电制冷器件的AI辅助设计，与阳光电源核心产品（如组串式逆变器、ST系列PCS、PowerTitan储能系统）中功率器件（IGBT/SiC模块）的热管理存在间接关联。阳光电源当前主要采用风冷/液冷及热管等成熟热设计方案，尚未公开布局热电制冷技术。该ML逆向框架在原理上可迁移至逆变器散...