绝缘栅极双极型晶体管（Insulate-Gate Bipolar Transistor,IGBT）具有驱动功率小、开关损耗低、工作频率高、热稳定性好等优点,因此在新能源发电、航空航天、智能电网、高压柔性直流输电系统、通信和便携式设备等场景广泛应用,IGBT模块的可靠性对整个电力系统都有重要的影响。由于IGBT模块种类繁多且使用场景复杂,传统的寿命预测模型已经达不到精度要求,因此,本文进行了基于机器学习算法的IGBT的寿命预测模型研究。主要研究内容包括:（1）从IGBT的失效机理分析和寿命评估方法出发,选取栅极-发射极关断电压尖峰V_GE-np以及集电极-发射极关断电压尖峰V_CE-p作为IGBT寿命预估的特征参数,对美国国家航天局（NASA）PCo E研究中心公开的IGBT加速老化数据进行特征提取,获取本文选取的失效特征后采用基于最小二乘法拟合的数据平滑算法对特征数据平滑处理;（2）利用ANSYS Simplorer软件建立型号为IRG4BC30KD的IGBT动态模型,仿真模型的动态过程,并与美国国家航天局（NASA）PCo E研究中心公开的IGBT加速老化数据进行验证与对比;（3）分别将人工神经网络和支持向量机应用于IGBT的寿命预测领域,并对其进行优化后建立IGBT寿命预测模型,利用NASA公开的老化实验数据进行IGBT寿命预测,分析与对比模型的预测准确性;预测结果表明,对样本数据平滑处理能够提高模型的预测精度,在小容量样本情况下,使用支持向量机能够取得更好的预测精度,而大容量样本下,使用人工神经网络预测IGBT寿命更加准确。综上所述,本文建立了基于机器学习算法的IGBT寿命预测模型,并对型号为IRG4BC30KD的IGBT进行寿命预测,预测结果表明本文所提出的方法能够运用于IGBT的寿命评估,具有一定的工程应用价值。