[发明专利]一种绝缘栅双极型晶体管IGBT结温在线预测方法有效
申请号: | 201910614172.0 | 申请日: | 2019-07-09 |
公开(公告)号: | CN110377991B | 公开(公告)日: | 2022-09-27 |
发明(设计)人: | 何怡刚;马志强;何鎏璐;袁伟博;李志刚 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | G06F30/3308 | 分类号: | G06F30/3308;G06N3/00 |
代理公司: | 长沙星耀专利事务所(普通合伙) 43205 | 代理人: | 黄美玲;宁星耀 |
地址: | 230009 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 绝缘 栅双极型 晶体管 igbt 在线 预测 方法 | ||
1.一种绝缘栅双极型晶体管IGBT结温在线预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)、采集200组IGBT结温和相应结温条件下相关参数的数据,将IGBT结温和相应结温条件下相关参数作为训练样本和测试样本;
2)、以最小二乘支持向量回归机在优化过程中的惩罚参数和核函数宽度参数作为萤火虫算法的萤火虫位置信息,用萤火虫算法寻找最小二乘支持向量回归机的最优参数组合;
3)、根据最优参数组合,通过训练样本建立基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型;对建立的基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型,利用测试样本进行测试,得到准确度达到99%以上的基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型;
4)、测得实际待测IGBT的相应结温条件下相关参数,输入准确度达到99%以上的基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型,准确度达到99%以上的基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型的输出即为需求得的预测结温;
其中,所述步骤2)中,以最小二乘支持向量回归机在优化过程中的惩罚参数和核函数宽度参数作为萤火虫算法的萤火虫位置信息,用萤火虫算法寻找最小二乘支持向量回归机的最优参数组合,具体如下:
步骤2.1:给定萤火虫优化算法迭代次数上限;
步骤2.2:初始化,每一个萤火虫对应一个参数组合,参数组合内含惩罚参数γ和核函数的宽度参数σ,使用惩罚参数γ和核函数的宽度参数σ生成萤火虫初始种群坐标位置其中pγ由γ确定,pσ由σ确定,m=1,2,...,500;依据γ和σ取值范围分别给定pγ和pσ的上界和下界
步骤2.3:计算萤火虫相对荧光亮度,萤火虫m1和m2的相对荧光亮度为:
式中:为萤火虫m1的最大荧光亮度,取值为该萤火虫坐标对应参数组合所预测结温的均方误差的倒数;τ为光强度吸收系数,取为1;为萤火虫m1到m2的空间距离,即
萤火虫m1和m2的吸引力为
式中,β0为在光源处的吸引力,是萤火虫的最大吸引力;
步骤2.4:为减少每只萤火虫与其他萤火虫比对次数,给定萤火虫初始搜索半径S0;
为避免出现搜索半径距离内没有萤火虫,出现部分萤火虫无法移动的情况,在出现该情况时扩大搜索半径,直至搜索到第一只萤火虫;
步骤2.5:根据相对荧光亮度,每只萤火虫向搜索范围内最亮的萤火虫移动,更新萤火虫空间位置,在第t+1次的位置更新中,萤火虫m1向搜索范围内最亮的萤火虫m2移动后的坐标为:
式中,pγ(t)和pσ(t)表示位置更新前的萤火虫的坐标值,pγ(t+1)和pσ(t+1)表示位置更新后的萤火虫的坐标值,式中,rand是[0,1]上的随机因子;a是步长因子,St是第t次位置更新后的搜索半径;
步骤2.6、计算位置更新后的每个萤火虫的最大荧光亮度,选出最大荧光亮度高的前5%的个体,其数量设为n个,将被选出的n个萤火虫的坐标称为基础解;将被选出的n个萤火虫个体的位置信息按下式映射为0到1之间的混沌参量
其中,g=1,2,…,n,是萤火虫标记;f表示参数组合(γ,σ)所对应坐标(pγ,pσ)的维度标记,即γ或σ;表示第g只萤火虫在维度为f时的坐标值,和分别表示维度为f时的坐标最大值和坐标最小值;
步骤2.7:将萤火虫的混沌参量经Tent映射后,产生混沌序列k为混沌搜索迭代次数;Cmax为混沌搜索最大迭代次数;每一个萤火虫的混沌参量经Tent映射后产生一个混沌序列;
步骤2.8:将映射后的混沌序列载波至原解空间的邻域内,产生新解每一个萤火虫的混沌序列载波后产生一个新解;
步骤2.9:比较萤火虫的新解与该萤火虫对应的基础解的适应度,若新解的适应度大于基础解的适应度,则使用新解替代基础解;若新解的适应度小于等于基础解的适应度,则基础解不改变;
若用新解替代了基础解,则代表生成了一只新的萤火虫;若基础解不改变,则代表未生成新的萤火虫;
步骤2.10:判断是否达到混沌搜索最大迭代次数;如果已经达到混沌搜索最大迭代次数,则转入步骤2.11,否则,使k增加1后,再返回步骤2.7,在再返回步骤2.7时,若步骤2.9生成了新的萤火虫,生成的新萤火虫也一起返回步骤2.7;
步骤2.11:判断是否达到萤火虫优化算法迭代次数上限,如果达到,则输出最大荧光亮度最高值的萤火虫代表的参数组合,参数组合内含惩罚参数γ和宽度参数σ,最大荧光亮度最高的萤火虫代表的参数组合为最小二乘支持向量回归机的最优参数组合,再转入步骤3;如果没有,则按下列公式收缩搜索区域,收缩后随机产生群体中98%的萤火虫,然后返回步骤2.2;
其中r=0.6,表示当t次迭代中最亮的萤火虫的某一维的坐标值。
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