一种基于WOA-LSTM的SiC MOSFET寿命预测方法、设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
一种基于WOA-LSTM的SiC MOSFET寿命预测方法、设备及存储介质
申请号:CN202510446266
申请日期:2025-04-10
公开号:CN120278032A
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
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
1
面向多用户屏幕互动的动态背光补偿优化方法
补偿优化方法 光亮度 动态背光 标记 多用户
2
基于多模态融合的肝癌纵向复发预测和治疗疗效评估系统
队列 疗效评估系统 样本 医疗数据处理技术 特征嵌入方法
3
一种基于联邦学习的智慧渔业平台的建设方法和系统
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
4
一种基于LSTM神经网络的分层能源系统优化调度方法
LSTM神经网络 优化调度模型 粒子群算法 负荷 GA遗传算法
5
一种利用深度学习与多模态数据融合的轨道专用桥梁健康评估方法
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
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号