Tecnologías Clave
Capacidades avanzadas que distinguen a InverterAI
Redes Neuronales Informadas por Física
Arquitectura PINN regularizada con residuales Coffin-Manson y Arrhenius — las leyes físicas limitan el modelo para que las predicciones sean siempre termodinámicamente consistentes.
Sensorización Virtual de Tj
La red térmica Foster/Cauer estima la temperatura de junción del IGBT sin sensores directos — la variable más crítica e inconmesurable en la salud del inversor.
Cuantificación de Incertidumbre
Intervalos de confianza con cada predicción de RUL para decisiones de mantenimiento informadas por riesgo.
IA Explicable
Atribución SHAP + Integrated Gradients por inversor con razonamiento transparente para cada predicción.
Especificaciones Técnicas
Lee la física
Cada modelo de esta página se apoya en una ley de fallo publicada. Estas son las tres que soportan casi todo el peso, escritas con sus ecuaciones y sus límites.
Cómo el ciclado térmico mata los IGBT
La ley de Coffin-Manson, por qué una oscilación de temperatura más amplia cuesta desproporcionadamente más ciclos, y qué significa eso para un inversor que arranca cada mañana.
Leer el artículo →Por qué los condensadores del bus envejecen primero
La relación de Arrhenius aplicada a condensadores electrolíticos: diez grados más reducen a la mitad la vida útil, y el bus de continua suele ser lo más caliente del armario.
Leer el artículo →Qué hace de verdad una red informada por la física
Cómo entran las leyes de fallo en la función de pérdida, por qué eso necesita mucho menos dato de campo que un modelo solo estadístico, y dónde el enfoque deja de funcionar.
Leer el artículo →
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