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Power Loss Prediction for Aging Characteristics and Condition Monitoring for Parallel-Connected Power Modules Using Nonlinear Autoregressive Neural NetworkPredicción de pérdida de potencia para características de envejecimiento y monitoreo de condiciones para módulos de potencia conectados en paralelo utilizando una Red Neuronal Autorregresiva No Lineal.

Resumen

Los módulos de potencia conectados en paralelo pueden tener diferentes variaciones de rendimiento electro-térmico debido al envejecimiento, ya que la tasa de degradación no es uniforme; diferentes variaciones de rendimiento electro-térmico significan diferentes comparticiones de corriente, diferentes temperaturas de unión y pérdidas de potencia, lo que influirá directamente en las características generales de los mismos. Por lo tanto, es esencial monitorear la condición y evaluar el grado de degradación para mejorar la fiabilidad de los módulos de potencia a gran escala. En este artículo, se ha discutido y analizado el impacto de la diferencia de resistencia térmica en la compartición de corriente, la temperatura de unión y la pérdida de potencia de los módulos de potencia conectados en paralelo. Además, se propone una metodología para monitorear la condición y evaluar los módulos de potencia sin interferir en ellos al reconocer el aumento en la pérdida de potencia externa debido a la degradación interna por el enve

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