摘要
本发明公开了一种基于WOA‑LSTM的SiC MOSFET寿命预测方法、设备及存储介质,涉及电力电子设备的可靠性预测技术领域。所述方法包括:选取漏源极电压作为SiC MOSFET的老化特征参数,并用传感器在老化试验过程中实时获取电压数据;对采集到的电压数据进行预处理,消除异常值,补充缺失值,平滑数据;通过鲸鱼优化算法WOA对长短期记忆网络LSTM的参数进行优化,构建WOA‑LSTM预测模型;初始化WOA‑LSTM模型并输入电压数据进行训练,建立SiC MOSFET寿命与电压之间的映射关系,实现对SiC MOSFET剩余寿命的预测。本发明的SiC MOSFET寿命预测模型具有适应性强、低计算复杂度、预测精度高等优点,能够广泛应用于半导体行业、新能源汽车、工业自动化等领域,为设备的健康管理和维护提供有力支持。
技术关键词
寿命预测方法
LSTM模型
鲸鱼优化算法
长短期记忆网络
可靠性预测技术
参数
加速老化试验
寿命预测模型
电力电子设备
训练集数据
电压传感器
处理器
统计方法
新能源汽车
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
队列
疗效评估系统
样本
医疗数据处理技术
特征嵌入方法
智慧渔业
长短期记忆网络
深度信念网络
监测模块
同态加密技术
LSTM神经网络
优化调度模型
粒子群算法
负荷
GA遗传算法
桥梁健康评估方法
综合健康指数
轨道专用
深度神经网络
数据