[發明專利]IGBT剩余壽命預測和狀態評估實現方法

有效

• 申請號: 202010482674.5
• 申請日: 2020-06-01
• 公開（公告）號: CN113759225B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 黃亦翔;葛建文
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G01R31/26
• 分類號: G01R31/26;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種IGBT剩余壽命預測和狀態評估實現方法，其特征在于，通過老化試驗平臺采集IGBT模塊的集電極-發射極電壓Vce的關斷瞬態曲線，從中提取特征并濾波后通過深度自回歸遞歸神經網絡進行曲線趨勢預測，預測到的曲線超過閾值時判定IGBT失效，對應得到IGBT模塊的老化程度和健康狀態，具體包括：

1)通過IGBT老化試驗平臺獲取不同老化程度下IGBT模塊的集電極-發射極電壓Vce的關斷瞬態曲線，即將IGBT試樣從全新開始工作到老化失效；

2)對關斷瞬態曲線進行預處理得到原始數據并刪除異常數據后，提取出特征信號；

3)對特征信號進行卡爾曼濾波，獲得更加平穩的時間序列；

4)使用深度自回歸遞歸神經網絡對特征序列進行預測；

5)根據序列預測的結果建立IGBT模塊剩余壽命的計算模型；

6)根據預測得到的剩余壽命的結果計算IGBT模塊的健康狀態；

所述的IGBT老化試驗平臺使用高速的信號采集系統采集整個老化過程電壓電流信號，包括：依次設置于待測IGBT的集電極和發射極之間的電感、電阻和直流電壓源、設置于待測IGBT的基極和發射極之間的驅動電路，其中：函數發生器與驅動電路相連，待測IGBT上設有與示波器相連的溫度傳感器和電壓傳感器以采集Vce和Vge；

所述的特征信號，通過以下方式采集得到：

2.1)從采集系統采集到的整個周期的數據截取出感興趣的部分，即IGBT關斷瞬間的數據；

2.2)通過分析比較不同電壓隨IGBT老化的變化情況，截取IGBT關斷瞬間的Vce電壓信號做后續分析；

2.3)挑選出可以反映IGBT老化程度的特征：通過分析和比較發現log-log ratio(LLR)是一個很好的統計特征去反映IGBT的老化程度，具體數學表征為：其中：N為數據總個數，x_i為第i個傳感器數據，為所有傳感器數據的平均值。

2.根據權利要求1所述的IGBT剩余壽命預測和狀態評估實現方法，其特征是，所述的步驟3） ，具體包括：

3.1)構建一個線性觀測系統，并生成模擬信號；

3.2)通過實際的采集到的傳感器數據優化線性觀測系統，使其根據之前的信號預測下一個時間點的值，具體為：使用傳感器的歷史數據通過線性觀測系統產生觀察值以和實際數據Y的差值平方為優化目標，將觀測器中的A和B優化到最優值；

3.3)基于預測值和測量值均符合高斯分布，即高斯分布(μ₁,Σ₁)和(μ₂,Σ₂)，則得到最優分布(μ₀+K(μ₁-μ₀),Σ₀+K(Σ₁-Σ₀))，其中：K＝Σ₀(Σ₁+Σ₀)^-1，最優值μ₀+K(μ₁-μ₀))。

3.根據權利要求1所述的IGBT剩余壽命預測和狀態評估實現方法，其特征是，所述的步驟4)是指：將步驟3)得到的時間序列按5:1的比例分成訓練集和測試集；先使用訓練集來訓練模型得到最優化的模型，然后使用最優化的模型預測之后的曲線走勢；

所述的預測，具體為根據步驟3)得到的數據中的時間序列{s_t+1,s_t+2,s_t+3,...,s_t+m}在t時刻以前的n個數據s_t-n:t，將其作為深度自回歸遞歸神經網絡輸入預測得到t時刻之后的m個數據s_t:t+m，或根據s_t-n:t預測得到s_t+1，進一步使用s_t+1再一次作為輸入預測下一個時間點的值，進行迭代預測，得到之后的m個值。

4.根據權利要求1所述的IGBT剩余壽命預測和狀態評估實現方法，其特征是，所述的步驟5)具體包括：

①計算IGBT器件的失效時間，以序列s_0:T表示器件的老化程度，當通過步驟4)預測得到t時間點后的序列s中的s_i大于閾值時就判定為器件失效，相應得到其對應的失效時間剩余壽命RUL＝T_fail-T_t，其中：T_t為當前時間；

②通過預測值得分布計算預測剩余壽命的置信區間：使用深度自回歸遞歸神經網絡預測序列得到是一個對預測值的高斯分布，根據統計學原理，在均值附近兩倍標準差之內的區間為95％置信區間(T_{fail min}，T_{fail max})，因此算出在95％置信度下的最短剩余壽命RUL_max和最長剩余壽命RUL_min，具體為：RUL_max＝T_{fail max}-T_t和RUL_min＝T_{fail min}-T_t；

所述的健康狀態I_t＝RUL/(RUL+T_t)。