摘要
本发明涉及功率器件寿命监测技术领域,提供一种功率器件寿命预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集待预测的功率器件运行过程中的运行参数和环境变量等关键参数,并将采集的关键参数分别输入到经过预训练的分类预测模型和趋势预测模型中,得到分类预测模型输出的第一预测结果,以及趋势预测模型输出的第二预测结果;基于卡尔曼滤波算法,对第一预测结果和第二预测结果进行融合,得到对功率器件的寿命预测结果。通过运行参数和环境变量等关键参数,可以在预测功率器件的老化状态和剩余使用寿命时,综合考虑多维应力因素的影响,结合卡尔曼滤波算法对不同模型预测结果的融合,提高了对复杂工况下的功率器件的寿命预测的准确性。
技术关键词
分类预测模型
趋势预测模型
功率器件
寿命预测方法
卡尔曼滤波算法
剩余使用寿命
样本
粒子
正则化参数
寿命监测技术
非暂态计算机可读存储介质
寿命预测装置
估计误差
矩阵
关键词
异常数据
测量误差
状态方法
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