基于退化数据和DBN算法的IGBT健康参数预测方法

• 作者: 张明敏 房红征 董云帆 陈冰 鲁刚
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 绝缘栅双极型晶体管 深度信念网络 失效特征 预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TP181|TN956
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.05.020

摘要

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等电子元器件被广泛用于运输和能源部门,其健康状态对于设备安全和有效至关重要;在对IGBT的结构和损伤机制分析基础上,结合NASA艾姆斯中心开展的IGBT加速退化试验,选择集电极一发射极关断峰值电压作为失效特征参数,提出了一种基于深度信念网络的预测模型对其进行分析和预测;以Levenberg-Marquardt (LM)算法模型作为对比,实验结果显示文章提出的三隐藏层DBN模型相比于LM模型有更好的预测性能和更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明敏	海军工程大学电子工程学院	102	476	12.0	16.0
2	房红征		13	97	6.0	9.0
4	陈冰	海军工程大学电子工程学院	17	80	7.0	8.0
7	董云帆		1	2	1.0	1.0