随着电力电子技术与工业智能化技术的不断进步与发展,以IGBT为例的电力电子器件的可靠性问题逐渐引起了科研工作者的重视。而通常来讲,可靠性管理问题往往涉及的方面较广,考虑的因素过多,在应用的过程中通常会受到各种因素制约,使分析的结果难以符合工业标准。针对IGBT的寿命预测问题,首先对器件的原理进行分析,在此基础上选取了适当的失效参数并选取了适当的数据集进行分析。针对原样本的特征,首先通过数据预处理方法对原始样本进行处理,随后介绍了一系列深度学习模型及其衍生,通过分析IGBT样本集的数据特征选择了符合相应特征的模型,并创造性的以此为基础进行时间序列样本的扩充,使样本数量可以满足深度学习模型的需求,最后对生成数据的质量进行分析与介绍。在得到足够样本后,分别使用统计学模型与深度学习模型,在Colaboratory平台中通过Tensorflow框架对IGBT的寿命预测模型进行训练,并对模型在不同的预测任务下进行相应的精确度分析并进行对比。为提升模型的训练精度与学习能力,模型引入了注意力机制,提升了模型对于序列相关性的学习能力。最后为了进一步提升模型在长时预测的泛化性能,通过下采样的方法进一步优化了样本分布,使模型得到了更优异的性能。最后,文章以训练完成的模型为基础,对生成样本的样本质量进行评估,以此评估生成算法的优劣。并将预测模型导入寿命预测软件,提升了模型在工程环境中的应用价值。图53幅,表8个,参考文献54篇。