【摘 要】
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为了提前预测IGBT的剩余寿命(RUL),减小失效造成的损失并辅助维护,提出了一种基于Transformer模型的RUL预测方法,使用瞬态热阻曲线预测RUL.首先,使用不同的热循环参数进行老
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240
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为了提前预测IGBT的剩余寿命(RUL),减小失效造成的损失并辅助维护,提出了一种基于Transformer模型的RUL预测方法,使用瞬态热阻曲线预测RUL.首先,使用不同的热循环参数进行老化试验,观察到IGBT模块结-壳瞬态热阻会随着老化而变化;然后,通过处理采集到的数据,计算出瞬态热阻并删除异常值;最后,训练一个Transformer神经网络来预测IGBT的寿命.试验结果表明,根据瞬态热阻的变化,神经网络能很好地预测IGBT剩余寿命.Transformer模型平均预测误差为0.188％,与长短时记忆网络模型进行对比,Transformer模型的预测准确度提高了0.126％.
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