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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于ICGWO‑LSTM的IGBT寿命预测方法，包括S1：基于EEMD将采集到的IGBT集电极‑发射极电压信号进行分解，得到的EEMD能量熵及其他五组趋势序列；S2：采用PCA方法将步骤S1中得到的六组趋势序列融合成一个归一化综合特征指标序列；S3：对步骤S2中得到的综合特征指标序列构建训练集和测试集，基于构建的训练集和测试集利用优化后的GWO算法对LSTM的神经元数量n和学习率lr进行寻优，构建基于ICGWO‑LSTM的预测模型。本发明通过利用IGBT老化运行实验数据，可以确定影响IGBT老化的主要因素，确定IGBT寿命评估的方法，并通过构建ICGWO‑LSTM神经网络模型，对IGBT的寿命进行必要的预测，防止IGBT在发生故障时不能进行及时的处置而造成重大经济损失。

主权项：1.一种基于ICGWO-LSTM的IGBT寿命预测方法，其特征在于，所述方法步骤如下：S1：基于EEMD将采集到的IGBT集电极-发射极电压信号进行分解，得到的EEMD能量熵及其他五组趋势序列；S2：采用PCA方法将步骤S1中得到的六组趋势序列融合成一个归一化综合特征指标序列；S3：对步骤S2中得到的综合特征指标序列构建训练集和测试集，基于构建的训练集和测试集利用优化后的GWO算法对LSTM的神经元数量n和学习率lr进行寻优，构建基于ICGWO-LSTM的预测模型；步骤S3中基于构建的训练集和测试集利用优化后的GWO算法对LSTM的神经元数量n和学习率lr进行寻优的具体方法步骤为：S31：搭建GWO算法模型；S32：引入混沌因子与收敛因子对GWO算法模型进行改进；S33：找到n和lr的最佳值，建立ICGWO-LSTM模型；S34：通过计算得出结果；步骤S31中搭建GWO算法模型的具体方法步骤如下：S311：灰狼搜索猎物时会逐渐靠近猎物并包围它，该行为的数学模型如下： C＝2r2式中：D为个体与猎物之间的距离向量，t为当前迭代次数；表示hadamard乘积；A和C是协同系数向量，XP表示猎物的位置向量；Xt表示当前灰狼的位置向量；在整个迭代过程中a由2线性降到0；r1和r2是[0，1]中的随机向量；S312：α为狼群的领导者，代表最优解，β是α的第一候选者，主要负责协助α进行决策，δ听从α和β的命令，是α的第二候选者，是α的第二候选者，金字塔最底层是ω，主要负责种群内部关系的平衡，狼群通过三个狼个体、α、β和δ的初始解逼近搜索空间中的最优解，狼的位置随之更新和进化，与猎物的距离也随之更新，直到获得最优解，该行为的数学公式可表示如下： 式中：Xα、Xβ、Xδ分别表示当前种群α、β、δ的位置向量；X表示灰狼的位置向量；Dα、Dβ、Dδ分别表示当前候选灰狼与最优三条灰狼之间的距离；当|A|1时，灰狼将集中搜索某个或某些区域的猎物。

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