基于LSTM網(wǎng)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(wǎng)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(jù)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(wǎng)絡，采用Adam優(yōu)化算法來訓練網(wǎng)絡，實現(xiàn)對失效特征參數(shù)數(shù)據(jù)的預測，并選取三項性能評估指標與ARIMA模型及ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測... （共6頁）