[发明专利]一种IGBT剩余寿命预测方法

说明书

技术领域

本发明属于新型电力半导体器件可靠性分析技术领域，更为具体地讲，一种IGBT剩余寿命预测方法。

背景技术

绝缘栅双极型晶体管(IGBT,Insulated Gate Bipolar Transistor)作为功率开关器件，其具有载流密度大、饱和压降低等许多优点，目前已广泛应用于新能源发电、高压输电等诸多关键领域中。

作为系统的核心部分，IGBT的可靠性影响着整个系统设备的运行稳定性，这使得对IGBT的剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)预测方法的研究变得十分必要，其具有以下几点重要意义：(1)是获得IGBT可靠性信息的重要途径，可进一步为实现系统在线监测与健康管理提供依据；(2)有助于促使生产商对IGBT进行工艺改进(引入新的材料与改进封装技术)；(3)有利于更好地设计加速老化试验以获得更为准确的老化数据；(4)可实现视情维修，使终端使用者获得IGBT更多的寿命信息以减少对系统维护的投入。

现有对IGBT的剩余寿命预测方法的研究主要分为两大类:基于物理模型驱动的预测技术和基于数据驱动的预测技术。虽然基于物理模型驱动的预测技术可从材料的角度上表述IGBT的剩余寿命信息，但需要对器件制造材料的本质特性与工艺制造过程有足够深的理解，然而获取的物理模型往往缺乏足够的精度，建模的过程易丢失对象参数间的非线性关系，导致误差增大。另一方面，所构建的物理模型往往与器件具体型号密切相关，这与市场上IGBT飞速增长的产品种类产生矛盾，因而此类方法必然带来预测方法上的滞后性。而基于数据驱动的预测技术是从IGBT的历史老化数据中学习输入和输出之间的映射关系，再在内部建立非线性、非透明及非针对特定对象的模型，用以计算器件的剩余寿命值。如果能够建立准确的IGBT预测模型，将极大地提高预测精度，从而进一步减小预测误差。但目前基于数据驱动的IGBT剩余寿命预测方法还比较少，且预测的准确度还有待提高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种IGBT剩余寿命预测方法，以提高剩余寿命的预测精度。

为实现上述发明目的，本发明IGBT剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、通过加速寿命试验，获得IGBT集射极饱和压降老化数据时间序列，得到数据集DS＝{x(1),x(2),…,x(D)}，其中D为得到的数据个数；

(2)、首先，针对数据集DS，根据微分熵率的方法确定最佳的嵌入维数d和延迟时间τ；然后，利用Matlab中的函数windowize对数据集DS数据集进行分帧重构，并将各帧数据分别映射到d维特征空间，从而得到n(n＝D-dτ)个数据帧{(X_t,Y_t)}，其中t＝1,2,…,n，以作为训练模型的输入数据和目标输出，其中：

X_t＝{1，x(t)，x(t+τ)，…，x(t+(d-1)τ)，

x²(t)，x(t)x(t+τ)，…x(t)x(t+(d-1)τ)，

x²(t+τ)，x(t+τ)x(t+2τ)，…，x(t+τ)x(t+(d-1)τ)，

x²(t+2τ)，x(t+2τ)x(t+3τ)，…，x(t+2τ)x(t+(d-1)τ)

，…，

x²(t+(d-2)τ)，x(t+(d-2)x(t+(d-1)τ)

x²(t+(d-1)τ)}；

Y_t＝x(t+dτ)

(3)、利用前向-后向算法(FB,Forward-Backward algorithm)或最小角回归算法(LARS,Least Angle Regression algorithm)对步骤(2)得到的每帧输入数据X_t作最佳选择，选出与对应目标输出Y_t相关性较高的m个输入数据，记选择后的每帧输入数据为：

X_t′＝{1,x(t+c₁τ),x(t+c₂τ),…,x(t+c_bτ),…,x(t+c_eτ)x(t+c_fτ)}；c_b,c_e,c_f∈{0,1,…,d-1},且c_e≤c_f；