【技術實現步驟摘要】
本申請涉及電力電子設備的可靠性預測，特別涉及一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著電力電子
的不斷進步，sic?mosfet作為電力電子設備中的核心組件，其運行可靠性對于整個系統的性能表現起著至關重要的作用。然而，sic?mosfet的老化是一個復雜的過程，受到電氣、熱、機械應力等多種因素的影響，傳統的壽命預測方法往往難以準確預測其剩余使用壽命。因此，開發一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，對于提高電力電子設備的可靠性、降低維護成本具有重要意義。目前，已經有一些基于機器學習算法的壽命預測方法被提出，如神經網絡和支持向量機等，這些方法在一定程度上提高了預測的精度和效率，但是它們在某些方面仍存在一定的局限性，如預測精度有待進一步提升，以及泛化能力需要增強等。同時，由于sic?mosfet的老化過程復雜多變，傳統的預測方法往往難以適應不同運行條件下的壽命預測需求。
2、可見，在傳統數據驅動模型對sic?mosfet壽命進行預測時，往往存在數據質量依賴性強，以及容易陷入局部最優解，導致預測精度不高的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法、設備及存儲介質。
2、本說明書采用下述技術方案：
3、本說明書提供了一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，包括：
4、選取漏源極電壓作
5、對采集到的電壓數據進行預處理，消除異常值，補充缺失值，平滑數據；通過鯨魚優化算法woa對反向傳播神經網絡bp的參數進行優化，構建woa-bp預測模型；
6、初始化woa-bp模型并輸入電壓數據進行訓練，建立sic?mosfet壽命與電壓之間的映射關系，實現對sic?mosfet剩余壽命的預測。
7、優選地，所述用傳感器在老化試驗過程中實時獲取電壓數據，具體包括：基于sicmosfet的加速老化試驗，根據sic?mosfet的工作原理和失效機制，選擇與其壽命密切相關的關鍵電壓參數，通過電壓傳感器進行采集。
8、優選地，所述對采集到的電壓數據進行預處理，具體包括：對采集到的電壓原始數據進行清洗，使用統計方法識別并剔除數據中的異常值，利用濾波器去除高頻噪聲，以及通過插值法進行填充，或者根據具體情況選擇刪除含有缺失值的記錄。
9、優選地，所述通過鯨魚優化算法woa對反向傳播神經網絡bp的參數進行優化，具體包括：
10、將woa算法搜索到的最優參數配置應用于bp模型，以構建woa-bp預測模型，這些參數包括學習率、隱藏單元數、迭代次數等。
11、優選地，所述初始化woa-bp模型，具體包括：
12、所述初始化bp的參數，包括神經元之間的數量、權值、偏置，bp模型的層數以及內部優化器的選擇；
13、所述初始化woa算法參數，包括鯨魚種群規模大小、鯨魚種群位置和算法的迭代次數。
14、優選地，所述輸入電壓參數進行訓練，具體包括：
15、將預處理后的電壓數據劃分為訓練集和驗證集，使用訓練集數據對構建的woa-bp預測模型進行訓練，根據驗證集上的性能指標，不斷調整woa算法的參數，以改進優化過程。
16、優選的，所述實現對sic?mosfet剩余壽命的預測，具體包括：
17、在每次迭代中，使用woa算法對bp網絡的參數進行優化，在每次迭代中，woa算法會根據當前種群中每只鯨魚的位置(即bp模型的參數組合)計算適應度值，根據適應度值更新鯨魚的位置，以尋找更優的bp模型參數組合。重復以上步驟，直到達到預設的迭代次數或滿足收斂條件為止，獲取sic?mosfet剩余壽命的結果。
18、本說明書提供一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法。
19、本說明書提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述一種基于woa-bp的sicmosfet壽命預測方法。
20、在本說明書提供的一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，對比現有技術，其有益效果如下：
21、本專利技術結合woa算法和bp網絡的優勢，通過woa算法對bp網絡參數進行優化，構建woa-bp預測模型，其能夠有效地在復雜的參數空間中搜索到最優解或接近最優解的參數組合，在較短的時間內找到較優的解，從而提高了模型訓練和預測的效率，同時能夠廣泛應用于半導體行業、新能源汽車、工業自動化等領域，為設備的健康管理和維護提供有力支持。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述用傳感器在老化試驗過程中實時獲取電壓數據，具體包括：
3.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述對采集到的電壓數據進行預處理，具體包括。
4.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述通過鯨魚優化算法WOA對反向傳播神經網絡BP的參數進行優化，具體包括：
5.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述初始化WOA-BP模型，具體包括：
6.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述輸入電壓參數進行訓練，具體包括：
7.如權利要求1所述的基于WOA-BP的SiC?MOSFET壽命預測方法，其特征在于，所述實現對WOA-BP剩余壽命的預測，具體包括：
8.一
9.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述權利要求1～7任一所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，其特征在于，所述用傳感器在老化試驗過程中實時獲取電壓數據，具體包括：
3.如權利要求1所述的基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，其特征在于，所述對采集到的電壓數據進行預處理，具體包括。
4.如權利要求1所述的基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，其特征在于，所述通過鯨魚優化算法woa對反向傳播神經網絡bp的參數進行優化，具體包括：
5.如權利要求1所述的基于woa-bp的sic?mosfet壽命預測方法，其特征在于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：戴鵬，鮑君儀，高明暢，徐慶，方世琦，
申請(專利權)人：中國礦業大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。