公开(公告)号：CN113625144B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202110919210.0

申请日：2021-08-11

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 陈雯柏 ,  蒋闯

IPC: G01R31/26 ,  G01R19/165

Abstract: 本发明涉及一种IGBT故障预测方法和系统，方法包括：对集电极‑发射极电压、集电极‑发射极电流、门极‑发射极电压和门极电压进行数据分析筛选，并将得到的待预测参数输入到利用LSTM网络、Attention网络、CNN网络和GRU网络创建的故障预测模型中，得到目标预测结果；对比目标预测结果与IGBT实际运行过程中产生的实际数据，确定差异值；若差异值大于最大误差值，将当前误差超出次数加一；若当前误差超出次数大于次数阈值，生成故障报警信息，以使工作人员根据故障报警信息对IGBT进行检修。本方案利用多个参数预测，避免了预测参数的单一性，利用LSTM网络、Attention网络、CNN网络和GRU网络创建的故障预测模型精度高，提高了IGBT故障预测的准确度。

公开(公告)号：CN113625144A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110919210.0

申请日：2021-08-11

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 陈雯柏 ,  蒋闯

IPC: G01R31/26 ,  G01R19/165

Abstract: 本发明涉及一种IGBT故障预测方法和系统，方法包括：对集电极‑发射极电压、集电极‑发射极电流、门极‑发射极电压和门极电压进行数据分析筛选，并将得到的待预测参数输入到利用LSTM网络、Attention网络、CNN网络和GRU网络创建的故障预测模型中，得到目标预测结果；对比目标预测结果与IGBT实际运行过程中产生的实际数据，确定差异值；若差异值大于最大误差值，将当前误差超出次数加一；若当前误差超出次数大于次数阈值，生成故障报警信息，以使工作人员根据故障报警信息对IGBT进行检修。本方案利用多个参数预测，避免了预测参数的单一性，利用LSTM网络、Attention网络、CNN网络和GRU网络创建的故障预测模型精度高，提高了IGBT故障预测的准确度。