Was wäre, wenn Sie den Ausfall eines Schaltkreises vorhersagen könnten, bevor er passiert? Dieses Projekt entwickelt ein neuronales Netzwerk in PyTorch, das die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) eines Kondensators in einem RC-Kreis anhand seines Spannungsabfallverhaltens schätzt.
Die Idee: Während ein RC-Kreis betrieben wird, bricht die Dielektrikum des Kondensators unter Stress zusammen und er verliert langsam Kapazität, was die Art und Weise verändert, wie seine Spannung abfällt (T = RC). Indem die Änderungsrate dieses Abfalls erlernt wird, rekonstruiert das Modell, wie nah der Kondensator am Lebensende ist — hier definiert als ein Rückgang der Kapazität um 20%.
Das Video behandelt den physikalischen Hintergrund, die Theorie, das Modell und die Ergebnisse:
• Datensatz — NASA's Capacitor Electrical Stress Dataset (Kondensatoren, die mit 10V, 12V, 14V belastet wurden; EIS + Lade-/Entladesignale)