关键词:
绝缘栅双极型晶体管
长短期记忆网络
寿命预测
深度学习
摘要:
针对IGBT工作时承受热应力与电应力循环冲击导致疲劳失效的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的寿命预测方法。利用NASA预测中心提供的加速老化数据集,分析并选取集电极-发射极的瞬态尖峰电压作为失效特征参数,通过Matlab构建LSTM网络,采用Adam优化算法来训练网络,实现对失效特征参数数据的预测,并选取三项性能评估指标与ARIMA模型及ELMAN神经网络模型的预测进行对比分析。结果显示,LSTM网络模型预测的均方根误差为0.0476,平均绝对误差为0.0322,平均绝对百分误差为0.4917%,LSTM网络模型的预测精度更高,能够更好地实现IGBT的寿命预测,也对其他电力电子器件的寿命预测有一定的参考价值。