transformer insulation ageing

新的 B-PINN 框架增强了材料退化预测的不确定性量化

研究人员开发了一个新的贝叶斯物理信息神经网络（B-PINN）框架，旨在改进预测与健康管理（PHM）中的不确定性量化。这种新颖的方法联合建模了认知不确定性和偶然不确定性，为估算绝缘材料老化等应用提供了更全面的预测后验。该框架在变压器绝缘老化方面进行了评估，并通过热模型和现场测量进行了验证，与现有的确定性 PINN 和贝叶斯 PINN 变体相比，展示了更高的准确性和校准度。