Using LSTM neural network to predict remaining useful life of electrolytic capacitors in dynamic operating conditions

电解电容器 电容器 预言 计算机科学 过程(计算) 人工神经网络 可靠性工程 工程类 电压 人工智能 数据挖掘 电气工程 操作系统
作者
Ameneh Forouzandeh Shahraki,Sameer Al‐Dahidi,Ali Rahim Taleqani,Om Prakash Yadav
出处
期刊:Proceedings Of The Institution Of Mechanical Engineers, Part O: Journal Of Risk And Reliability [SAGE Publishing]
卷期号:237 (1): 16-28 被引量:9
标识
DOI:10.1177/1748006x221087503
摘要

A critical aspect for prognostics and health management is the prediction of the remaining useful life (RUL). The existing RUL prediction techniques for aluminum electrolytic capacitors mostly assume the operating conditions remain constant for the entire prediction timeline. In practice, the electrolytic capacitors experience large variations in operating conditions during their lifetime that influence their degradation process and RUL. This paper proposes a RUL prediction method based on deep learning. The proposed framework uses the original condition monitoring and operating condition data without the necessity of assuming any particular type of degradation process and, therefore, avoiding the requirement of establishing link between model parameters and operating conditions. The proposed framework first identifies the degrading point and then develops the Long Short-Term Memory (LSTM) model to predict the RUL of capacitors. The LSTM-based method can reduce the computational time and complexity while ensuring high prediction performance. Its effectiveness is demonstrated by utilizing the simulated degradation process and temperature condition time-series of aluminum electrolytic capacitors used in electric vehicle powertrain.
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