摘要
一种功率器件动态栅极应力老化试验预测模型建立方法,包括实验方案设计与数据采集、神经网络架构设计、神经网络训练与优化、训练结果的生成,本发明借助神经网络能够处理多变量复杂关系的优势,全面综合地考虑温度、方波频率、方波正电平大小和应力时间等多种因素对功率器件栅氧老化的影响,克服传统方法因简化和假设导致的误差,精准地预测阈值电压正漂大小等关键老化指标,提高预测的准确性和可靠性,为功率器件在电力电子系统中的可靠应用提供有力的技术支持,有效降低因器件老化引发的故障风险,保障系统的稳定运行和长期寿命,提升相关产品的市场竞争力和经济效益。
技术关键词
预测模型建立方法
功率器件
应力
SiCMOSFET器件
动态
栅极
神经网络训练
梯度下降优化算法
生成预测模型
电力电子系统
超参数
器件老化
变量
数据采集模块
保障系统
预测装置
预测误差
频率
指标
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电力设备运行状态
网络架构
参数
分析方法
卷积神经网络结构
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可移动机器人
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路径优化算法
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节点
全局路径规划
地形特征