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申请/专利权人：广州地铁设计研究院股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于倒置Transformer网络的IGBT故障预测方法及系统，所述方法包括：采集目标IGBT的集电极‑发射极电压信号，提取瞬态峰值电压，对瞬态峰值电压进行滤波处理，得到样本数据并划分为训练集和测试集，再构建Invert‑Transformer‑LSTM神经网络模型，并对模型进行超参数优化，将训练集和测试集置入经过超参数优化后的模型中进行训练和测试，得到测试结果并对测试结果进行性能评估；重复上述超参数优化和性能评估步骤，获得最优预测模型，采用最优预测模型实时对目标IGBT的实际集射极峰值电压进行预测，得到实时预测结果。相较于现有技术，本发明提出Invert‑Transformer‑LSTM神经网络模型预测结果更精准，运算速率更高。
主权项：1.一种基于倒置Transformer网络的IGBT故障预测方法，其特征在于，包括：S1：选取IGBT老化数据中的集电极-发射极峰值电压作为特征参数；S2：采集目标IGBT的集电极-发射极电压信号，提取瞬态峰值电压，并采用二次指数平滑滤波函数对所述瞬态峰值电压进行滤波处理，得到样本数据；S3：将所述样本数据划分为训练集和测试集；S4：构建内置有多头注意力机制的Invert-Transformer-LSTM神经网络模型；S5：对所述Invert-Transformer-LSTM神经网络模型进行超参数优化；S6：将所述训练集和所述测试集置入经过超参数优化后的Invert-Transformer-LSTM神经网络模型中进行训练和测试，得到测试结果并对所述测试结果进行性能评估；S7：重复执行步骤S5-S6，获得最优预测模型，采用所述最优预测模型实时对所述目标IGBT的实际集射极峰值电压进行预测，得到实时预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州地铁设计研究院股份有限公司 一种基于倒置Transformer网络的IGBT故障预测方法及系统
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