CN110580382B - 一种金属化膜电容器的电容量预测方法 - Google Patents
一种金属化膜电容器的电容量预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110580382B CN110580382B CN201910759535.XA CN201910759535A CN110580382B CN 110580382 B CN110580382 B CN 110580382B CN 201910759535 A CN201910759535 A CN 201910759535A CN 110580382 B CN110580382 B CN 110580382B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- capacitance
- capacitor
- humidity
- time
- measured
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Fixed Capacitors And Capacitor Manufacturing Machines (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
本发明公开了一种金属化膜电容器的电容量预测方法,包括:将样本电容器设置于预设温度和湿度环境下;测量样本电容器初始电容量,在该电容器每工作一预设时段后测量一次电容量,计算该电容量相对初始电容量的变化量,直至总工作时长达到预设时长;基于所有电容变化量,拟合得到多阶段下的电容变化量与时间的关系曲线;基于实际待测电容器的使用时长,选择其对应的关系曲线并预测得到待测电容器的当前电容量。本发明基于初始值得到电容量的相对变化量,可对不同电容器的下降情况进行比较分析。分阶段拟合的关系曲线不仅可精确预测电容量也可判断剩余工作寿命。因此本发明在实现高精度电容量预测的同时可获取多种电容器当前的性能信息,实用性强。
Description
技术领域
本发明属于电容器电容量领域,更具体地,涉及一种金属化膜电容器的电容量预测方法。
背景技术
金属化膜电容器可应用于安规电容,跨接于交流电路的火线与零线之间,用于抑制电源差模干扰,或应用在阻容降压电源串联于交流电路。作为安规电容的金属化膜电容器在工作过程中遭遇的危险因素主要有3种:持续的交流工作电压,高温,以及高湿。研究表明,金属化膜电容器电容量损失机制主要有两种:(1)金属化膜的自愈;(2)电化学腐蚀引起的电极氧化。由于对金属化膜电容器有长期工作要求,因此其工作场强一般较低,自愈对金属化膜电容器的影响较小,导致其发生电容量下降的主要因素是电化学腐蚀。在高湿高温的条件下,金属化膜电容器暴露于不利环境中,并在交流电压的作用下,会引起电容器薄膜金属电极氧化,金属化膜电容器的电容量会大幅下降,从而严重缩短使用寿命,造成金属化膜电容器降压作用和对高频电磁干扰屏蔽作用减弱。因此,针对金属化膜电容器的电容量进行预测,对于提高金属化膜电容器的工作可靠性具有重要意义。
现有电容量预测都是关于电容器寿命的预测,即对电容量下降至某一值的工作时间进行预测,对电容量随时间下降过程的较少。且现有对电容量随时间下降过程的预测工作是针对电容量的绝对值进行预测,由于初始值不同,不同电容器的下降情况不方便进行对比,因此,研究一种行之有效的在进行预测电容量的同时能用于对比不同电容器的性能以及工作剩余寿命的多功能电容量预测方法,是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种金属化膜电容器的电容量预测方法,用以解决现有金属化膜电容器的电容量预测中因预测值为电容量绝对值而存在无法基于电容量绝对值精确得到更多电容器当前实际性能信息的技术问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种金属化膜电容器的电容量预测方法,包括:
步骤1、将样本电容器设置于预设温度和湿度的环境下;
步骤2、测量样本电容器的初始电容量,并在该电容器每工作一预设时段后测量一次电容量,计算该电容量相对所述初始电容量的电容变化量,直至电容变化量达到预设值,得到工作总时长和多个电容变化量;
步骤3、基于所有电容变化量,拟合得到多时间段下的电容变化量与时间的关系曲线,其中,所述多时间段的总和为所述工作总时长;
步骤4、基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,选择其对应的所述关系曲线并预测得到所述待测电容器的当前电容量。
本发明的有益效果是:本发明首先将样本电容器设置在预设温度和湿度下,可以与实际待测电容器所处环境的温度湿度相等,以更加准确地预测待测电容器的电容量。其次,本发明将金属化膜电容器的电容量对初始值(初始电容量)进行归一化处理,得到电容量的相对变化量,并对实际待测电容器的相对变化量进行预测,这样在预测的同时可以对不同电容器的下降情况进行直接比较,从而便于金属化膜电容器工作情况的对比分析。另外,本发明采用拟合法,基于电容变化量拟合得到电容变化量与时间的关系,因此本发明是对电容变化量随时间下降过程的预测,这不仅可以预测一定工作时间后的电容量,也可以根据目前金属化膜电容器电容量得到电容器工作时间,从而判断该电容器的剩余工作寿命。最后,由于电容器固有的灌封结构延缓了电容器内部水分浓度上升,工作前期电容量下降速率较慢。而随着工作时间的增加,环境中的水分逐渐侵入电容器内部,使得电容量下降速率在工作开始一段时间后快速增大,因此,本发明在进行关系曲线拟合时,进行分阶段处理拟合多个关系曲线,以更加准确的预测待测电容器的电容量。综上,本发明在实现高精度电容量预测的同时可获取多种电容器当前的实际性能信息,精确度高、实用性强。
上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步,所述步骤1包括:
将样本电容器设置于预设温度和湿度的恒温恒湿箱中。
本发明的进一步有益效果是:将样本电容器设置于恒温恒湿箱中,可以方便灵活的根据待测电容量所处环境以及实际需要,更改样本电容器的所处环境,实用性强,可适用于高温高湿条件下金属化膜电容器电容量的预测。
进一步,所述预设温度和湿度均不小于所述待测电容器所处环境的实际温度和湿度。
本发明的进一步有益效果是:样本电容器所处的温度和湿度大于或等于待测电容器所处环境的温度和湿度,首先,当等于时,可以更加贴合待测电容器的实际情况,以对待测电容器进行精确预测。而实际进行关系曲线实验拟合时,需要每隔一定的工作时间,采集电容器的电容量,因此为了节省实验时间以,可以使得样本电容器的温度和湿度大于待测电容器所处环境的温度和湿度。
进一步,当所述预设温度和湿度均大于所述待测电容器所处环境的实际温度和湿度时,所述步骤4中,所述预测得到所述待测电容器的当前电容量,具体为:
基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,预测得到所述待测电容器的在所述预设温度和湿度下的当前初始电容量;
基于加速老化模型,将当前初始电容量换算为所述待测电容器的当前电容量。
本发明的进一步有益效果是:本发明当样本电容器所处环境的条件比实际待测电容器所处环境苛刻时,拟合得到的关系曲线是在加速老化实验条件下进行的,为了精确预测待测电容器的电容量,采用加速老化模型,根据加速老化实验条件和实际温湿度,将预测得到的电容量换算为实际当前电容量,方便可靠。
进一步,所述预设湿度的范围为60%至85%,所述预设温度的范围为 60℃至85℃。
本发明的进一步有益效果是:保证预设湿度和温度不低于实际待测电容器所处环境条件,且保障预测精度以及实验过程的安全。
进一步,所述步骤2包括:
步骤2.1、在初始工作时刻,测量样本电容器的初始电容量;
步骤2.2、将样本电容器的两端分别与电压源的两端连接,并调节电压源的输出电压为所述样本电容器的额定电压;
步骤2.3、当工作一预设时段后,断开电压源,测量样本电容器当前的电容量,并计算该电容量相对所述初始电容量的电容变化量,若该电容变化量达到预设值,则执行步骤3,否则,重复执行步骤2.2。
本发明的进一步有益效果是:本发明首先调节电容器接收的电压为其出厂时的额定电压,且在工作一段时间后,先调节电压源的输出电压至零后再断开电压源,实验装置简单、操作安全方便。
进一步,所述步骤1包括:
将相同的多个样本电容器分别设置于相同的预设温度和湿度的环境下;
则对每个所述样本电容器均执行所述步骤2,且所述步骤2之后及所述步骤3之前,所述方法还包括:
对每个预设时段下所有样本电容器对应的所有电容变化量之间取平均值,得到该预设时段下的平均的电容变化量。
本发明的进一步有益效果是:由于测量结果中存在的分散性,可以对同一批金属化膜电容器在相同试验条件和试验时间下进行电容量测量,取平均值作为电容器在该试验条件和试验时间下的测量数据。
进一步,所述步骤3包括:
基于不同温度、湿度下水分入侵电容器的速率规律以及氧化动力学理论中金属氧化物的发展与时间的平方根呈正比规律,对总工作时长划分阶段,并基于每个阶段对应的所述电容变化量,拟合得到该阶段的电容变化量与时间的关系曲线,其中,拟合的参数包括各阶段的时长。
本发明的进一步有益效果是:本发明结合Wagner的氧化动力学理论,金属氧化物层的发展与时间的平方根呈正比,使得关系曲线更好的反映电容器的电容变化量与时间的关系。
进一步,所述关系曲线表示为:
其中,a,m,ti均为拟合常数,ΔC(%)为电容变化量。
进一步,所述待测电容器与所述样本电容器的结构和材料相同。
本发明的进一步有益效果是:通过本发明公布的预测方法得到的某一型号金属化膜电容器电容变化量ΔC与试验时间的关系曲线,可以用于相同型号的金属化膜电容器的电容量预测,但也可以对具有相同结构和材料(结构和材料包括:薄膜、电极和灌封)的金属化膜电容器的电容量进行预测,实用性强。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种金属化膜电容器的电容量预测方法的流程框图;
图2为本发明实施例提供的金属化膜电容器的电容量预测流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例一
一种金属化膜电容器的电容量预测方法100,如图1所示,包括:
步骤110、将样本电容器设置于预设温度和湿度的环境下;
步骤120、测量样本电容器的初始电容量,并在该电容器每工作一预设时段后测量一次电容量,计算该电容量相对初始电容量的电容变化量,直至电容变化量达到预设值,得到工作总时长和多个电容变化量;
步骤130、基于所有电容变化量,拟合得到多时间段下的电容变化量与时间的关系曲线,其中,多时间段的总和为工作总时长;
步骤140、基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,选择其对应的关系曲线并预测得到待测电容器的当前电容量。
需要说明的是,实际待测电容器的初始电容量可以是待测电容器产品标注的电容量,也可以是在使用前测量得到的电容量。上述预设值可表示电容量相对于初始电容量下降20%左右,此时,工作时长约为350~500h。
首先将样本电容器设置在预设温度和湿度下,可以与实际待测电容器所处环境的温度湿度相等,以更加准确地预测待测电容器的电容量。其次,将金属化膜电容器的电容量对初始值(初始电容量)进行归一化处理,得到电容量的相对变化量,并对实际待测电容器的相对变化量进行预测,这样在预测的同时可以对不同电容器的下降情况进行直接比较,从而便于金属化膜电容器工作情况的对比分析。另外,采用拟合法,基于电容变化量拟合得到电容变化量与时间的关系,因此本方法是对电容变化量随时间下降过程的预测,这不仅可以预测一定工作时间后的电容量,也可以根据目前金属化膜电容器电容量得到电容器工作时间,从而判断该电容器的剩余工作寿命。
最后,由于电容器固有的灌封结构延缓了电容器内部水分浓度上升,工作前期电容量下降速率较慢。而随着工作时间的增加,环境中的水分逐渐侵入电容器内部,使得电容量下降速率在工作开始一段时间后快速增大,因此,本发明在进行关系曲线拟合时,进行分阶段处理拟合多个关系曲线,以更加准确的预测待测电容器的电容量。综上,本方法在实现高精度电容量预测的同时可获取多种电容器当前的性能信息,实用性强。
优选的,步骤110包括:
将样本电容器设置于预设温度和湿度的恒温恒湿箱中。
将样本电容器设置于恒温恒湿箱中,可以方便灵活的根据待测电容量所处环境以及实际需要,更改样本电容器的所处环境,实用性强,可适用于高温高湿条件下金属化膜电容器电容量的预测。
优选的,上述预设温度和湿度均不小于待测电容器所处环境的实际温度和湿度。
样本电容器所处的温度和湿度大于或等于待测电容器所处环境的温度和湿度,首先,当等于时,可以更加贴合待测电容器的实际情况,以对待测电容器进行精确预测。而实际进行关系曲线实验拟合时,需要每隔一定的工作时间,采集电容器的电容量,因此为了节省实验时间以,可以使得样本电容器的温度和湿度大于待测电容器所处环境的温度和湿度。
优选的,当预设温度和湿度均大于待测电容器所处环境的实际温度和湿度时,步骤140中,测得到所述待测电容器的当前电容量,具体为:
基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,预测得到待测电容器的在预设温度和湿度下的当前初始电容量;基于加速老化模型,将当前初始电容量换算为待测电容器的当前电容量。
恒温恒湿箱的温湿度与电容器实际工作环境相同,也可以比实际工作温湿度高,即可以设置为加速老化试验条件,加速老化试验结果可以通过加速老化模型反映实际工作条件下的电容量下降情况。
加速老化模型是一种可以通过加速老化条件(更高温度、湿度)得到的数据,通过一个包含加速老化条件和实际工作条件(实际温度、湿度) 的表达式,进行换算,从而得到实际工作的电容量下降情况。
优选的,上述预设湿度的范围为60%至85%,上述预设温度的范围为 60℃至85℃。
保证预设湿度和温度不低于实际待测电容器所处环境条件,且保障预测精度以及实验过程的安全。
优选的,步骤120包括:
步骤121、在初始工作时刻,测量样本电容器的初始电容量;
步骤122、将样本电容器的两端分别与电压源的两端连接,并调节电压源的输出电压为样本电容器的额定电压;
步骤123、当工作一预设时段后,断开电压源,测量样本电容器当前的电容量,并计算该电容量相对初始电容量的电容变化量,若该电容变化量达到预设值,则执行步骤130,否则,重复执行步骤122。
例如,一种高温高湿条件下金属化膜电容器老化试验装置,包括交流电压源、恒温恒湿箱和电压表,恒温恒湿箱上设有出线孔,将待测金属化膜电容器两端引线引出,金属化膜电容器的接地端与电压表及交流电压源的接地端电连接,另一端分别与电压表和交流电压源的另一端电连接。
如图2所示,将金属化膜电容器放置在恒温恒湿箱中并将恒温恒湿箱的温度设置为60℃至85℃,将湿度设置为60%至85%;将恒温恒湿箱中的金属化膜电容器在设定的温度和湿度下与引线保持电连接,并将引线从出线口引出;使用LCR数字电桥测量金属化膜电容器的电容量C(测试频率为1000Hz);闭合交流电压源开关,调节输出电压值,使得交流电压源给金属化膜电容器两端施加交流电压(电压表实时监测电容器两端的电压);每过一定时间T,调节交流电压源输出电压值至零,再关断交流电压源开关,此时测量金属化膜电容器的电容量,测量方法同上,计算电容量变化量其中Ct为试验时间t后的电容量,C0为试验前的初始电容量,随后重复上述过程,直到试验时间达到tprediction;根据金属化膜电容器电容量数据,结合Wagner的氧化动力学理论,金属氧化物层的发展与时间的平方根呈正比。由于灌封结构的存在,延缓了电容器内部水分浓度上升,因此试验前期电容量下降速率较慢。随着试验时间的增加,环境中的水分逐渐侵入电容器内部,使得电容量下降速率在试验开始后一段时间达到最大。基于以上分析,对试验时间tprediction内的电容量的变化ΔC数据可进行分段分析,满足其中ti为两个阶段的分界时间点,a和m均为常数项系数,由此拟合出电容量变化ΔC与试验时间的关系曲线;根据拟合出的电容量变化与试验时间的关系曲线,可以对相同温度、湿度环境中的金属化膜电容器的电容量进行预测。
首先调节电容器接收的电压为其出厂时的额定电压(通过电压表监控),且在工作一段时间后,先调节电压源的输出电压至零后再断开电压源,实验装置简单、操作安全方便。
需要说明的是,灌封结构可表示为:将液态复合物用机械或手工方式灌入装有电容器芯子的器件内,在常温或加热条件下固化成为性能优异的热固性高分子绝缘材料。
优选的,步骤110包括:
将相同的多个样本电容器分别设置于相同的预设温度和湿度的环境下;
则对每个样本电容器均执行步骤120,且步骤120之后及步骤130之前,方法100还包括:
对每个预设时段下所有样本电容器对应的所有电容变化量之间取平均值,得到该预设时段下的平均的电容变化量。
由于测量结果中存在的分散性,可以对同一批金属化膜电容器在相同试验条件和试验时间下进行电容量测量,取平均值作为电容器在该试验条件和试验时间下的测量数据。
优选的,步骤130包括:
基于不同温度、湿度下水分入侵电容器的速率规律以及氧化动力学理论中金属氧化物的发展与时间的平方根呈正比规律,对总工作时长划分阶段,并基于每个阶段对应的所述电容变化量,拟合得到该阶段的电容变化量与时间的关系曲线,其中,拟合的参数包括各阶段的时长。
结合Wagner的氧化动力学理论,金属氧化物层的发展与时间的平方根呈正比,使得关系曲线更好的反映电容器的电容变化量与时间的关系。
优选的,关系曲线表示为:
其中,a,m,ti均为拟合常数,ΔC(%)为电容变化量。
优选的,待测电容器与样本电容器的结构和材料相同。
通过本实施例预测方法得到的某一型号金属化膜电容器电容变化量ΔC与试验时间的关系曲线,可以用于相同型号的金属化膜电容器的电容量预测,但也可以对具有相同结构和材料(结构和材料包括:薄膜、电极和灌封)的金属化膜电容器的电容量进行预测,实用性强。
为了更好的说明本发明,现提供如下实例:
金属化膜电容器的额定电容量为470nF,共15个,恒温恒湿箱设定温度60℃,相对湿度设定为85%。将恒温恒湿箱中的金属化膜电容器与引线保持电连接,并将引线从出线口引出,使用LCR数字电桥测量金属化膜电容器的初始电容量C0(测试频率为1000Hz),闭合交流电压源开关,调节输出电压值,使用交流电压源给金属化膜电容器两端施加交流电压,交流电压有效值305V,电压表实时监测电容器两端的电压。试验过程中每过 T=24h,调节交流电压源输出电压值至零,关断交流电压源开关,测量金属化膜电容器的电容量Ct,计算电容量变化量为比较预测值与测量值,tprediction=408h,试验总时间达到912h。根据金属化膜电容器电容量数据,结合对试验时间tprediction=408h内的电容量的变化ΔC的平均值进行分段分析,由此拟合出电容变化量ΔC与试验时间的关系曲线,温度60℃、相对湿度85%的环境中,ti=154h, a=0.1115,m=0.01208。根据运用408h的试验数据拟合出的电容变化量与试验时间的关系曲线,可以对温度60℃、相对湿度85%的环境中的金属化膜电容器的电容量进行预测,将拟合曲线外推到912h,试验时间t=600h时,预测值与测量值的相对误差δ=0.8%;t=720h时,δ=2.7%;t=912h时,δ=9.7%。对试验时间t=912h内预测值与测量值的相对误差小于10%,预测结果较为准确。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,包括:
步骤1、将样本电容器设置于预设温度和湿度的环境下;
步骤2、测量样本电容器的初始电容量,并在该电容器每工作一预设时段后测量一次电容量,计算该电容量相对所述初始电容量的电容变化量,直至电容变化量达到预设值,得到工作总时长和多个电容变化量;
步骤3、基于所有电容变化量,拟合得到多时间段下的电容变化量与时间的关系曲线,其中,所述多时间段的总和为所述工作总时长;
步骤4、基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,选择其对应的所述关系曲线并预测得到所述待测电容器的电容变化量及其对应的当前电容量,基于多种待测电容器的电容变化量,对所述多种待测电容器的电容下降情况进行直接比较;
或者,基于实际待测电容器的当前电容量和初始电容量,选择其对应的所述关系曲线并预测该待测电容器的工作时长以用于预测剩余寿命。
2.根据权利要求1所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述步骤1包括:
将样本电容器设置于预设温度和湿度的恒温恒湿箱中。
3.根据权利要求1所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述预设温度和湿度均等于或大于所述待测电容器所处环境的实际温度和湿度。
4.根据权利要求3所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,当所述预设温度和湿度均大于所述待测电容器所处环境的实际温度和湿度时,所述步骤4中,所述预测得到所述待测电容器的当前电容量,具体为:
基于实际待测电容器的使用时长和初始电容量,预测得到所述待测电容器的在所述预设温度和湿度下的当前初始电容量;
基于加速老化模型,将当前初始电容量换算为所述待测电容器的当前电容量。
5.根据权利要求1所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述预设湿度的范围为60%至85%,所述预设温度的范围为60℃至85℃。
6.根据权利要求1所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述步骤2包括:
步骤2.1、在初始工作时刻,测量样本电容器的初始电容量;
步骤2.2、将样本电容器的两端分别与电压源的两端连接,并调节电压源的输出电压为所述样本电容器的额定电压;
步骤2.3、当工作一预设时段后,断开电压源,测量样本电容器当前的电容量,并计算该电容量相对所述初始电容量的电容变化量,若该电容变化量达到预设值,则执行步骤3,否则,重复执行步骤2.2。
7.根据权利要求1所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述步骤1包括:
将相同的多个样本电容器分别设置于相同的预设温度和湿度的环境下;
则对每个所述样本电容器均执行所述步骤2,且所述步骤2之后及所述步骤3之前,所述方法还包括:
对每个预设时段下各样本电容器对应的电容变化量之间取平均值,得到该预设时段下平均的电容变化量。
8.根据权利要求1至7任一项所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述步骤3包括:
基于不同温湿度下水分入侵电容器的速率规律以及氧化动力学理论中金属氧化物的氧化面积与时间的平方根呈正比规律,对所述工作总时长划分时间段,并基于每个时间段对应的所述电容变化量,拟合得到该时间段的电容变化量与时间的关系曲线,其中,所述拟合的参数包括各时间段的时长。
10.根据权利要求8所述的一种金属化膜电容器的电容量预测方法,其特征在于,所述待测电容器与所述样本电容器的结构和材料相同。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910759535.XA CN110580382B (zh) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | 一种金属化膜电容器的电容量预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910759535.XA CN110580382B (zh) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | 一种金属化膜电容器的电容量预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110580382A CN110580382A (zh) | 2019-12-17 |
CN110580382B true CN110580382B (zh) | 2021-10-08 |
Family
ID=68811665
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910759535.XA Active CN110580382B (zh) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | 一种金属化膜电容器的电容量预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110580382B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112163391B (zh) * | 2020-09-10 | 2024-04-19 | 华中科技大学 | 一种在湿度影响下估计薄膜电容器寿命的方法及系统 |
CN113311265B (zh) * | 2021-05-25 | 2022-03-18 | 华中科技大学 | 一种金属化膜电容器寿命预测方法和系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102590660A (zh) * | 2012-01-31 | 2012-07-18 | 中国航天标准化研究所 | 评价电容器工作寿命的方法 |
CN102590659A (zh) * | 2012-01-31 | 2012-07-18 | 中国航天标准化研究所 | 利用加速试验来评价电容器贮存寿命的方法 |
CN106055775A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-10-26 | 哈尔滨工业大学 | 一种粒子滤波与机理模型相结合的二次电池寿命预测方法 |
CN107169170A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-15 | 华中科技大学 | 一种电池剩余容量的预测方法 |
CN108445301A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-08-24 | 华中科技大学 | 一种高场强下金属化膜电容器放电效率测量装置和方法 |
CN109307821A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-02-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种超级电容器的老化性能测试方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102152883B1 (ko) * | 2014-01-27 | 2020-09-07 | 삼성에스디아이 주식회사 | 음극 활물질, 이를 채용한 음극과 리튬 전지, 및 상기 음극 활물질의 제조방법 |
-
2019
- 2019-08-16 CN CN201910759535.XA patent/CN110580382B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102590660A (zh) * | 2012-01-31 | 2012-07-18 | 中国航天标准化研究所 | 评价电容器工作寿命的方法 |
CN102590659A (zh) * | 2012-01-31 | 2012-07-18 | 中国航天标准化研究所 | 利用加速试验来评价电容器贮存寿命的方法 |
CN106055775A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-10-26 | 哈尔滨工业大学 | 一种粒子滤波与机理模型相结合的二次电池寿命预测方法 |
CN107169170A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-15 | 华中科技大学 | 一种电池剩余容量的预测方法 |
CN108445301A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-08-24 | 华中科技大学 | 一种高场强下金属化膜电容器放电效率测量装置和方法 |
CN109307821A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-02-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种超级电容器的老化性能测试方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《Aging Mechanisms of X2 Metallized Film Capacitors in a High Temperature and Humidity Environment》;Hua Li 等;《2016 IEEE International Conference on Dielectrics (ICD)》;20161231;第2卷;第4章 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110580382A (zh) | 2019-12-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110297167B (zh) | 一种基于多源信息融合的变压器老化状态评价方法 | |
CN111104756B (zh) | 基于任务剖面与老化分析的金属化膜电容器寿命预测方法 | |
TWI523297B (zh) | 基於老化調適電池運作區間的電池調控方法 | |
CN110580382B (zh) | 一种金属化膜电容器的电容量预测方法 | |
US11719760B2 (en) | Probabilistic determination of transformer end of life | |
CN106021756A (zh) | 一种基于频域介电谱特征量评估油纸绝缘状态的方法 | |
CN105676081B (zh) | 基于超低频介损的直流电缆挤出绝缘老化状态评估方法 | |
CN111259316B (zh) | 电容的剩余寿命计算方法 | |
CN109613365B (zh) | 一种电解电容器状态在线评估方法和系统 | |
CN112364591A (zh) | SiC MOSFET结温实时动态预测方法及电压检测电路 | |
CN111999610A (zh) | 一种基于活化能的干式绝缘设备老化评估与寿命预测方法 | |
CN115469256A (zh) | 一种漆包绕组线电气性能检测仪校准装置 | |
CN110781611A (zh) | 基于Lambert W函数的光伏组件温度实时计算方法 | |
CN114062993A (zh) | 一种基于时间卷积网络的cvt误差状态预测方法 | |
CN110850213B (zh) | 一种滤波电容器的emc寿命评估方法 | |
CN113203918B (zh) | 一种基于老化因子和非等间距gm(1,1)模型的电力电缆剩余寿命预测方法 | |
WO2011077530A1 (ja) | 油入電気機器における異常発生の可能性を予測する方法 | |
CN111025093B (zh) | 一种基于双端平衡因子的xlpe电缆绝缘寿命估算方法 | |
CN112255478A (zh) | 一种发电机定子线棒老化状态自动检测与寿命评估系统 | |
CN107290268B (zh) | 一种换流站电接触连接处的电力复合脂老化的预测方法 | |
Vilaithong et al. | Improved Top Oil Temperature model for Unsteady-State Conditions of Power Transformers | |
CN105139091B (zh) | 一种基于时间序列法的电容器电容值及其变化趋势预测方法 | |
JP3864063B2 (ja) | コイル絶縁紙の劣化度評価方法 | |
Duran et al. | A survey of methods of estimating lifetime and aging of assets in substations | |
CN113311265B (zh) | 一种金属化膜电容器寿命预测方法和系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |