【摘 要】
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为了准确预测绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的老化状态,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化支持向量回归(SVR)的IGBT老化预测方法。该方法提取IGBT集电极-发射极电压信号的时频域特征,通过核主成分分析(KPCA)降维将时频域特征融合成一个综合指标来表征IGBT的老化状态;针对鲸鱼优化算法(WOA)不足,在WOA的基础上引入Sobol序列种群初始化、惯性权重和反向学习策略,增强WOA
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61963034);
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为了准确预测绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的老化状态,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化支持向量回归(SVR)的IGBT老化预测方法。该方法提取IGBT集电极-发射极电压信号的时频域特征,通过核主成分分析(KPCA)降维将时频域特征融合成一个综合指标来表征IGBT的老化状态;针对鲸鱼优化算法(WOA)不足,在WOA的基础上引入Sobol序列种群初始化、惯性权重和反向学习策略,增强WOA的局部搜索能力和收敛速度;利用IWOA优化SVR的惩罚因子和核参数,并构建一种基于综合指标的IGBT预测模型。利用NASA Ames实验室的IGBT老化数据集对IWOA-SVR方法进行验证,结果表明,所构建IWOA-SVR预测模型可以更准确实现对IGBT的老化预测。
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