基于退化数据和DBN算法的IGBT健康参数预测方法

摘要：

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等电子元器件被广泛用于运输和能源部门,其健康状态对于设备安全和有效至关重要;在对IGBT的结构和损伤机制分析基础上,结合NASA艾姆斯中心开展的IGBT加速退化试验,选择集电极一发射极关断峰值电压作为失效特征参数,提出了一种基于深度信念网络的预测模型对其进行分析和预测;以Levenberg-Marquardt (LM)算法模型作为对比,实验结果显示文章提出的三隐藏层DBN模型相比于LM模型有更好的预测性能和更高的预测精度.

关键词：绝缘栅双极型晶体管、深度信念网络、失效特征、预测

所属期刊栏目：25

分类号：TP181;TN956(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：71-75