基于LSTM網絡的IGBT壽命預測方法研究

摘要： 針對IGBT工作時承受熱應力與電應力循環(huán)沖擊導致疲勞失效的問題，提出一種基于長短期記憶（LSTM）網絡的壽命預測方法。利用NASA預測中心提供的加速老化數(shù)據集，分析并選取集電極-發(fā)射極的瞬態(tài)尖峰電壓作為失效特征參數(shù)，通過Matlab構建LSTM網絡，采用Adam優(yōu)化算法來訓練網絡，實現(xiàn)對失效特征參數(shù)數(shù)據的預測，并選取三項性能評估指標與ARIMA模型及ELMAN神經網絡模型的預測... （共6頁）