基于GAF-CNN的IGBT结温在线监测方法

本发明公开了基于GAF‑CNN的IGBT结温在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待检测IGBT的栅极下冲数据；将待检测IGBT的栅极下冲数据输入训练好的IGBT结温在线监测模型处理后得到实时结温；IGBT结温在线监测模型的结构为GAF‑CNN神经网络模型。基于GAF‑CNN的IGBT结温在线监测方法，本发明使用GAF将一维的栅极下冲波形时间序列进行二维图像转换，并将一维数据和二维图像同时作为输入构建混合CNN神经网络模型对IGBT的进行结温预测，以解决现有的温敏电参数法受老化影响以及负载电流依赖性大的问题，进行更加准确的结温预测。