绝缘栅双极型晶体管（Insulation Gate Bipolar Transistor,IGBT）,因具有低导通压降、输入阻抗高、开关速度较迅速以及驱动功率小等优点而被广泛应用在多个领域。其中,小功率IGBT主要被应用在电动汽车、洗衣机、空调、电机变频调速等领域。IGBT由于其是多层结构且各层之间具有不同的热膨胀系数,工作在复杂环境下,受热应力反复作用,会引起器件内部物理结构损伤,并导致其电热特性发生变化,甚至造成永久性的失效。随着IGBT应用领域的不断扩大,其可靠性问题越来越受重视,因此,有关IGBT的失效机理、失效预测的研究,在提高IGBT可靠性方面有重要意义。基于此,本文针对型号为IRG4BC30KD的小功率IGBT开展了以下工作:首先,对国内外研究学者关于失效机理及失效预测的研究做了概述,总结出焊料层失效更值得被重视,并且不断变化的温度是影响IGBT失效的主要因素;之后介绍了IGBT的工作原理以及基本结构,详细阐述了IGBT的常见失效模式及其原因;随后在COMSOL软件上对IGBT模块进行了多物理场耦合分析,分析了正常工作状态下温度对IGBT内部物理结构的影响,以及当焊料层发生失效时反过来对IGBT温度的影响;针对焊料层,提出使用纳米银焊膏替代Pb Sn Ag材料,以提高器件的可靠性。其次,焊料层失效会引起IGBT外部电参数的变化,根据失效特征参数变化趋势可以对IGBT进行失效预测。通过对实验数据的分析,选取了合适的失效特征参数,由于样本数据过少,容易导致深度神经网络过拟合,所以选用数据增强的方法对样本的训练集进行扩充,针对生成式对抗网络具有训练困难、梯度不稳定等缺点,使用基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）对样本进行扩充,以满足后续深度神经网络模型对样本量的需求,并对生成数据进行了分析。最后,使用混合卷积长短时记忆神经网络模型（CNN-LSTM）对原始老化数据进行失效预测,并与不同的网络模型进行了对比,验证了CNN-LSTM网络模型的优越性;之后利用扩充后的数据对CNN-LSTM模型、LSTM模型进行训练,其中CNN-LSTM模型预测精度最高,预测精度提高了2.64%,同时证明了生成数据的有效性;在此基础上,针对神经网络存在超参数确定困难的问题,提出使用海洋捕食者算法（MPA）对不同模型的超参数进行自动寻优,相比之下,MPACNN-LSTM模型具有较高精度,预测精度进一步提高了24.8%。