一种基于天牛须算法优化粒子滤波的IGBT寿命预测方法

本发明公开了一种基于天牛须算法优化粒子滤波的IGBT寿命预测方法，通过拟合失效特征参数老化数据的退化模型，确定模型参数，根据粒子滤波原理构建状态方程和观测方程，根据实时测量数据替换预测时数据来完成观测方程的参数调整，利用天牛须算法优化粒子滤波的重采样过程，将退化的粒子集优化至高似然值，根据预设的阈值条件，产生新的粒子集，使得粒子更逼近系统的后验概率分布，从而实现提高粒子多样性和预测精度的目的。本发明方法具有较强的通用性，可适用于由多个不同IGBT模块构成的复杂系统，低数据样本即可开展寿命预测工作，并且能够很好地适用于IGBT模块的实时寿命预测场景。