随着半导体技术的不断发展,功率器件的研究日益成熟,其性能也在进行不断的完善,在诸多领域得到了广泛的应用。在非平稳工况下,IGBT在运行过程中因使用不当,工作周期长久而引发各种故障,加速器件的老化和失效程度,大大降低器件的使用寿命,影响整个装置的正常工作。因此,对IGBT的寿命进行评估显得十分的迫切。本文主要针对IGBT在加速老化实验条件下的失效问题,从IGBT的失效机理和寿命评估方法分析出发,在对IGBT的加速老化实验数据研究后,选取集电极-发射极关断电压尖峰值作为IGBT寿命评估的特征参数,利用Saber仿真模型分析该参数在关断过程的变化趋势,根据NASA PCoE研究中心提供的IGBT加速老化数据,对数据进行一次指数平滑和二次指数平滑处理,采用BP神经网络、MEA-BP以及NAR动态神经网络建立IGBT的寿命评估模型。根据预测结果采用评价指标均方误差MSE,决定系数R2对比模型的预测准确性。结果表明,数据经过二次指数平滑处理后的MEA-BP寿命评估模型的预测结果最好,从而为IGBT寿命评估的相关分析提供依据。本文的分析结果均以NASA PCoE研究中心提供的IGBT加速老化数据为基础,实验数据的分析结果表明本文所提出的方法能够运用于IGBT的寿命评估,具有一定的工程应用价值。