本工具是一款专业的 低压直流断路器热脱扣器寿命预测分析工具, 专门针对 小样本退化数据 场景设计。结合热累积模型与统计推断算法,对热脱扣器的 剩余使用寿命 (RUL) 进行精准评估。 帮助工程师在数据有限的情况下,完成电力设备的 可靠性分析 与维护决策。
采用 Bootstrap 重采样或贝叶斯推断方法,在数据量极少的情况下扩充样本信息,提高参数估计的准确性。
基于阿伦尼乌斯模型或指数退化模型,拟合温度、电流应力与双金属片形变之间的非线性关系。
理论上至少需要 3-5 组完整的退化轨迹数据,数据越多,置信区间越窄。
威布尔分布适用于失效率为单调变化的情况;神经网络适用于非线性极强的复杂退化过程。