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公开（公告）号CN122947522A | 申请号CN202610292899.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中国矿业大学 |
分类号G06F30/27(2020.01), G06N3/0499(2023.01), G06N3/086(2023.01), G06F111/06(2020.01), G06F119/02(2020.01) | 申请日2026-03-11 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597901841800006 | 源数据页码207 |
专利语言zh | ||
本发明公开一种基于IWOA‑BP的SiC MOSFET寿命预测方法、设备及存储介质，涉及电力电子设备的可靠性预测技术领域。所述方法包括：选取漏源级导通压降作为SiC MOSFET的特征参数，通过老化循环实验实时监测并收集原始退化数据；对采集到的电压数据进行预处理，平滑滤波；运用改进的鲸鱼优化算法IWOA优化BP神经网络的参数，构建基于IWOA‑BP的SiC MOSFET老化状态预测模型；初始化参数并输入电压数据进行训练，建立SiC MOSFET寿命与电压之间的映射关系，实现对SiC MOSFET剩余寿命的预测。本发明的SiC MOSFET寿命预测模型具备适应性广、计算效率高、预测精度优异的特点，有效改善了传统WOA及WOA‑BP的运行性能，增强了算法全局与局部的搜索效能，相较于传统WOA及WOA‑BP，进一步提升了种群多样性且实现了收敛速度的精准管控，可广泛应用于半导体领域、新能源汽车产业、工业自动化设备等场景，为相关设备的健康管控与维护保障提供可靠支撑。
附图 1