一种基于注意力机制的牛角电容寿命评估方法与流程

本发明涉及电容器寿命评估，尤其涉及一种基于注意力机制的牛角电容寿命评估方法。

背景技术：

1、近年来，随着电力电子设备、高频开关电源、工业变频装置和储能系统的持续发展，牛角电容作为滤波、储能和脉动电流吸收器件，其运行寿命对设备稳定性具有直接影响。现有技术通常采集电容量、等效串联电阻、漏电流、损耗角正切值、纹波电流及温度数据，通过额定阈值比较、趋势分析、加速老化试验或机器学习模型识别电容性能衰减状态，并依据容量保持率、等效串联电阻增长率或历史失效记录预测剩余使用寿命。部分方案还结合负载率、环境温度和运行时长对寿命预测结果进行修正，以形成检修或更换建议。

2、但是，现有牛角电容寿命评估方法仍存在工况影响与真实退化状态难以分离的问题。不同温度、纹波负荷、充放电状态和开关频率会引起电气参数及热参数波动，现有方案多直接将采集参数输入预测模型，缺少基于额定参数、温度降额关系和纹波负荷关系构建统一参考状态的处理，容易将工况变化误判为性能退化。同时，现有方案通常采用固定时间窗口或整体特征进行寿命预测，对不同退化参数和不同时间窗口的贡献差异利用不足，也未能结合退化起始点、退化持续段和退化转折点刻画退化演化过程，导致寿命轨迹缺少单调约束，失效风险等级与维护触发条件之间的关联不够准确。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于注意力机制的牛角电容寿命评估方法，本发明充分利用电热耦合工况校准和工况门控da-rnn注意力建模方法，实现牛角电容退化状态识别、剩余使用寿命预测及失效风险分级，具备退化特征提取准确、寿命预测可靠和维护决策明确的优点。

2、根据本发明实施例的一种基于注意力机制的牛角电容寿命评估方法，包括如下步骤：

3、采集牛角电容寿命评估数据并进行标准化处理，生成牛角电容寿命评估数据集；

4、按照牛角电容编号、采集时间和运行工况对牛角电容寿命评估数据集进行窗口化关联，组合电气状态、热状态和工况状态，生成牛角电容多域状态序列；

5、基于额定参数、温度降额关系和纹波负荷关系构建电热耦合工况参考状态，将牛角电容多域状态序列与电热耦合工况参考状态进行偏差计算，生成牛角电容工况校准偏差序列；

6、依据连续时间窗口内的偏差方向、偏差幅度和参数协同变化识别退化起始点、退化持续段和退化转折点，生成牛角电容退化事件序列；

7、将牛角电容工况校准偏差序列和牛角电容退化事件序列输入工况门控da-rnn模型，确定工况门控权重、退化参数权重和退化时间窗口权重，生成牛角电容注意力退化表征；

8、基于牛角电容注意力退化表征构建退化单调约束寿命演化轨迹，确定健康状态、老化阶段、剩余使用寿命和寿命下降速率，生成牛角电容寿命预测结果；

9、依据牛角电容寿命预测结果和退化转折点确定失效风险等级并匹配维护触发条件，生成牛角电容寿命评估结果。

10、可选的，所述牛角电容寿命评估数据包括牛角电容基本参数、电气状态数据、热状态数据、运行工况数据、环境状态数据和历史寿命数据，所述标准化处理包括时间戳对齐、编号统一、数据格式转换、计量单位统一、传感器偏差校正、异常值剔除、缺失值补全、采样频率统一、工况状态编码和数值归一化。

11、可选的，所述牛角电容多域状态序列的生成包括：

12、按照牛角电容编号对牛角电容寿命评估数据集进行分组，将各组数据按照采集时间升序排列；

13、依据时间窗口长度和窗口滑动步长划分连续时间窗口，将牛角电容编号一致且采集时间处于同一连续时间窗口内的数据进行时间对齐和聚合；

14、根据端电压、纹波电流、负载率、充放电状态、开关频率、环境温度和环境湿度确定各连续时间窗口对应的运行工况，按照运行工况的变化顺序关联相邻连续时间窗口；

15、从各连续时间窗口中提取实际电容量、等效串联电阻、漏电流、损耗角正切值、端电压和纹波电流，组合形成电气状态；

16、提取壳体温度、内部估算温度和温升速率，组合形成热状态；

17、提取负载率、充放电状态、开关频率、累计运行时长、环境温度和环境湿度，组合形成工况状态；

18、按照连续时间窗口的时间顺序将电气状态、热状态和工况状态对应绑定，生成牛角电容多域状态序列。

19、可选的，所述牛角电容工况校准偏差序列的生成包括：

20、按照牛角电容编号匹配额定电容量、额定电压、额定纹波电流、额定工作温度、初始等效串联电阻、初始漏电流和初始损耗角正切值；

21、根据各连续时间窗口的环境温度、壳体温度和内部估算温度确定温度偏移量，结合温度降额关系对额定电容量、初始等效串联电阻、漏电流和损耗角正切值进行温度修正；

22、根据纹波电流与额定纹波电流的比值、负载率和开关频率确定纹波负荷系数，结合纹波负荷关系对端电压、纹波电流、温升速率和内部估算温度进行负荷修正；

23、将温度修正结果和负荷修正结果按照连续时间窗口对应组合，生成电气状态参考值和热状态参考值，构建电热耦合工况参考状态；

24、将牛角电容多域状态序列中各连续时间窗口的电气状态、热状态和工况状态与对应参考值逐项进行差值计算和比例计算，确定各状态参数的偏差方向、偏差幅度及相邻连续时间窗口之间的偏差变化，按照窗口结束时刻排列，生成牛角电容工况校准偏差序列。

25、可选的，所述牛角电容退化事件序列的生成包括：

26、按照窗口结束时刻对牛角电容工况校准偏差序列进行排列，提取各连续时间窗口内关键退化参数的偏差方向、偏差幅度和偏差变化速率；

27、将具有一致退化指向的关键退化参数进行时间对齐，统计偏差方向保持一致的连续时间窗口数量及偏差幅度同步变化的关键退化参数数量，确定参数协同变化状态；

28、将参数协同变化状态首次连续达到退化判定条件的连续时间窗口确定为退化起始点，从退化起始点开始，将偏差方向保持一致、偏差幅度连续累积且参数协同变化状态未中断的相邻连续时间窗口进行连接，形成退化持续段；

29、在退化持续段内对偏差变化速率进行连续比较，将偏差变化速率出现持续增强、持续减弱或变化方向切换的连续时间窗口确定为退化转折点；

30、将退化起始点、退化持续段和退化转折点与对应关键退化参数、偏差状态及持续时长进行绑定，生成牛角电容退化事件序列。

31、可选的，所述牛角电容注意力退化表征的生成包括：

32、将牛角电容工况校准偏差序列和牛角电容退化事件序列输入工况门控da-rnn模型，工况门控da-rnn模型包括序列构建层、工况门控层、参数注意力编码层、事件融合层和时间窗口注意力输出层；

33、在序列构建层，按照窗口结束时刻将各状态参数的偏差方向、偏差幅度和偏差变化速率与退化起始点、退化持续段及退化转折点进行时间对齐，生成退化输入序列和退化事件标记序列；

34、在工况门控层，根据各连续时间窗口的工况状态及对应参数偏差计算门控值，经范围约束确定工况门控权重，对退化输入序列进行逐项加权；

35、在参数注意力编码层，根据前一编码状态与加权后的参数偏差计算参数注意力得分，经归一化处理确定退化参数权重，将各状态参数的加权聚合结果输入循环编码单元，生成退化隐藏状态序列；

36、在事件融合层，将退化事件标记序列映射为退化事件特征，与相同连续时间窗口的退化隐藏状态进行融合，生成事件增强状态序列；

37、在时间窗口注意力输出层，根据初始解码状态与事件增强状态序列计算时间注意力得分，经归一化处理确定退化时间窗口权重，对各连续时间窗口的事件增强状态进行加权聚合，生成牛角电容注意力退化表征。

38、可选的，所述牛角电容寿命预测结果的生成包括：

39、对牛角电容注意力退化表征进行全连接映射，分别生成当前健康值和各预测时间步对应的寿命衰减增量；

40、对寿命衰减增量进行非负化处理，按照预测时间步依次从当前健康值中扣减寿命衰减增量，将后一预测时间步的健康值限制为不高于前一预测时间步的健康值，生成退化单调约束寿命演化轨迹；

41、将当前健康值与健康状态划分阈值进行匹配，确定健康状态，根据退化起始点、退化转折点及当前健康值在退化单调约束寿命演化轨迹中的位置确定老化阶段；

42、沿退化单调约束寿命演化轨迹检索健康值首次达到失效阈值的预测时间步，根据当前时刻与对应预测时刻之间的时间间隔确定剩余使用寿命；

43、计算相邻预测时间步之间的健康值下降量与时间间隔的比值，并对各比值进行加权聚合，确定寿命下降速率；

44、将健康状态、老化阶段、剩余使用寿命、寿命下降速率和退化单调约束寿命演化轨迹进行组合，生成牛角电容寿命预测结果。

45、可选的，所述牛角电容寿命评估结果的生成包括：

46、从牛角电容寿命预测结果中提取当前寿命状态及其变化趋势，定位距离当前评估时刻最近的退化转折点；

47、根据退化转折点前后的综合退化速率变化、转折后持续时长及剩余使用寿命计算失效风险判定值；

48、按照失效风险判定值所属区间确定失效风险等级，在退化转折点后寿命下降速率持续增大时对失效风险等级进行上调；

49、依据失效风险等级匹配维护触发条件；

50、将失效风险等级、维护触发条件及对应判定依据与牛角电容编号和评估时刻进行绑定，生成牛角电容寿命评估结果。

51、本发明的有益效果是：

52、本发明通过按照牛角电容编号、采集时间和运行工况对多源寿命评估数据进行窗口化关联，将电气状态、热状态和工况状态统一组织为牛角电容多域状态序列，使不同采集频率、不同运行阶段和不同工况下的参数能够在连续时间窗口内对应分析。基于额定参数、温度降额关系和纹波负荷关系构建电热耦合工况参考状态，并将实际状态与对应参考状态进行偏差计算，能够减少环境温度、纹波负荷和运行工况变化对参数波动的干扰，使牛角电容工况校准偏差序列更准确地反映电容量衰减、等效串联电阻增长和热状态恶化情况。

53、本发明依据偏差方向、偏差幅度和参数协同变化识别退化起始点、退化持续段和退化转折点，将分散的参数异常整理为具有时间范围和演化关系的牛角电容退化事件序列，增强对早期退化、持续退化和退化速率变化的识别能力。通过工况门控da-rnn模型对工况影响、状态参数贡献和时间窗口贡献进行分层加权，并融合退化事件特征，能够突出与寿命衰减关联程度较高的状态参数和关键退化时间段，降低短时工况波动及局部异常数据对寿命预测结果的影响。

54、本发明基于牛角电容注意力退化表征构建退化单调约束寿命演化轨迹，使预测健康值按照运行时间保持非递增变化，并据此确定健康状态、老化阶段、剩余使用寿命和寿命下降速率，提高寿命预测结果与牛角电容实际老化规律的一致性。结合退化转折点及寿命变化趋势确定失效风险等级，并匹配检测周期、复检、更换准备和停机处理对应的维护触发条件，能够将寿命预测结果转化为明确的维护决策，为牛角电容状态监测、检修安排和失效风险控制提供依据。