基于LSTM网络的IGBT寿命预测方法研究

针对IGBT工作时承受热应力与电应力循环冲击导致疲劳失效的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的寿命预测方法。利用NASA预测中心提供的加速老化数据集,分析并选取集电极-发射极的瞬态尖峰电压作为失效特征参数,通过Matlab构建LSTM网络,采用Adam优化算法来训练网络,实现对失效特征参数数据的预测,并选取三项性能评估指标与ARIMA模型及ELMAN神经网络模型的预测进行对比分析。结果显示,LSTM网络模型预测的均方根误差为0.0476,平均绝对误差为0.0322,平均绝对百分误差为0.4917%,LSTM网络模型的预测精度更高,能够更好地实现IGBT的寿命预测,也对其他电力电子器件的寿命预测有一定的参考价值。

IGBT开关特性测试系统及瞬态特性分析

为了研究IGBT模块的开关瞬态特性,搭建一套基于LabVIEW的IGBT模块开关特性测试系统。对IGBT模块开关瞬态过程中的电压过冲进行了机理分析,并运用Saber仿真软件搭建双脉冲测试电路,仿真结果表明:电压过冲主要取决于测试回路中的杂散电感大小。测试电路经杂散电感优化后,通过搭建的IGBT模块开关特性测试系统进行验证,过冲电压同比减少约85%,对于IGBT模块的测试有一定的指导意义。

汽车空气干燥器动态检测系统的设计

为了在线分析汽车空气干燥器的性能,提出了一种动态检测方法,能够实现卸荷阀开启压力、闭合压力、整体密封性压降和出口密封性压降的性能测试。设计的动态检测系统用于上述性能指标的测量,系统采用图像化并行数据流的编程方式,实现软硬件协调控制、自动化检测和测试数据管理。实验结果表明:卸荷阀特性的不确定度分别小于10 kPa,密封性测试的不确定度小于0.05 kPa,该检测系统能够准确高效地检测干燥器的性能,测试系统稳定,满足企业测试要求。