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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请属于电力电子可靠性技术领域，具体公开了一种基于CNN‑LSTM模型的IGBT寿命预测方法及装置，其中方法包括：获取历史时间段内IGBT的关断峰值电压数据序列；对关断峰值电压数据序列进行预处理，预处理后输入至预先训练好的CNN‑LSTM模型，获取IGBT的关断峰值电压预测序列；基于关断峰值电压预测序列，预测IGBT的剩余使用寿命。本申请在IGBT寿命预测场景下，选定关断峰值电压作为IGBT的老化特征参数，选定CNN‑LSTM混合网络作为IGBT寿命预测网络，能够自动地从采集的关断峰值电压数据序列中进行特征提取，深度挖掘参数特征，从而得到高置信度的IGBT老化状态，对IGBT的剩余使用寿命进行预测，对IGBT功率模块以及整体系统的运行具有重要意义。
主权项：1.一种基于CNN-LSTM模型的IGBT寿命预测方法，其特征在于，包括：获取历史时间段内IGBT的关断峰值电压数据序列；对所述关断峰值电压数据序列进行预处理，预处理后输入至预先训练好的CNN-LSTM模型，获取所述IGBT的关断峰值电压预测序列；基于所述关断峰值电压预测序列，预测所述IGBT的剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于CNN-LSTM模型的IGBT寿命预测方法及装置
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