Demo interactiva
Coffin-Manson, en tu navegador
Comprueba cómo el salto de temperatura de unión, el Tj máximo y el exponente de fatiga determinan los ciclos a fallo de un módulo de potencia IGBT — la física que está detrás de cada predicción de InverterAI.
Salto de temperatura de unión (ΔT_j)60 K
Amplitud de cada ciclo térmico. Los inversores PV utility-scale ven típicamente 30–90 K, con ciclos diarios e intradía.Temperatura de unión máxima (T_j_max)125 °C
Temperatura máxima del silicio en operación. Los IGBT de Si suelen estar limitados a 150–175 °C; los módulos SiC admiten más.Exponente de fatiga (α)5.0
Cuanto mayor sea α, más penalizan los saltos térmicos grandes. Valores típicos 4–6 para soldadura SAC305 en módulos de potencia.E_a = 0.5 eV · energía de activación y constante de Boltzmann fijadas para mayor claridad.
Ciclos a fallo (N_f)
7.14 × 10^3
ciclos térmicos
RUL (estimada)
19.5 años
@ 1 ciclo térmico / día
vs. baseline
+0%
Variación de N_f frente al baseline de la demo (60 K, 125 °C, α=5).
La ecuación que mueve los sliders
N_f = A · (ΔT_j)^(−α) · exp( E_a / (k_B · T_j_max) )Coffin-Manson con aceleración de Arrhenius por temperatura. InverterAI lo amplía con conteo rainflow, redes térmicas Foster/Cauer y un PINN entrenado con SCADA real para que cada inversor tenga su propia curva de RUL — no un promedio de libro de texto.
Esto es solo una pieza del motor InverterAI.
Las implementaciones reales combinan Coffin-Manson, degradación Arrhenius de condensadores, sensorización virtual de Tj y una red neuronal informada por la física entrenada con años de SCADA.