基于节点温差和神经网络的功率器件剩余寿命预测方法

本发明公开了一种基于节点温差和神经网络的功率器件剩余寿命预测方法，具体为：根据功率器件的功率损耗模型，采集牵引变流器的电压和电流信号，计算功率器件的功率损耗；进一步，将功率损耗作为输入信号，利用Foster模型获取功率器件的结温信息；随后，依据所得到的功率器件结温信息，提取两个节点温差；在此基础上，利用功率循环实验得到不同老化状态下功率器件的节点温差数据，并以此建立累积损伤计算模型；在此基础上，利用BP神经网络实现功率器件剩余服役寿命的有效预测。本发明易于实现，计算负担小，不受器件老化的不利影响，预测精度较高，因此适用于长时间尺度下功率器件的剩余服役寿命预测，解决了现有技术存在的问题。