CN114004145A - 一种基于径向基神经网络的igbt寿命估算方法 - Google Patents

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古湧乾
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Abstract

本发明公开了一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其包括以下步骤：S1、建立IGBT器件的历史数据集；S2、利用随机采样一致性算法进行数据处理；S3、利用径向基神经网络训练数据模型；S4、估算IGBT的使用寿命。本发明采用径向基神经网络来进行模型训练，该神经网络对非线性模型具有很好的拟合效果，且网络结构简单，该方法的估算准确性高，对于提高电力电子器件的可靠性具有重要意义。

Description

一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法
技术领域
本发明涉及半导体领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法。
背景技术
随着半导体行业的迅速发展，行业竞争也逐渐变得激烈，功率半导体器件的发展受到国家和企业的重视，其中绝缘栅双极型晶体管(简称IGBT)是电力电子设备与系统中最为重要的元件之一，但由于其工作环境的复杂性，且其一般工作在大功率条件下，所以会经常发生一些故障。因此，对IGBT器件的运行情况进行可靠性分析具有重要意义，特别是如果能提前预测发生故障的时刻，且提前准备有效的预警方案，就可以避免灾难性事故的发生。所以对IGBT器件进行寿命预测方向的研究具有非常重要的实际意义。
发明内容
本发明提出了一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法。这种方法利用随机采样一致性算法去除离群点，然后利用径向基神经网络来对数据集进行训练建模，最后再对IGBT进行寿命估算，本发明的算法结构简单，实用性强，且具有较高的准确性。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其包括以下步骤：
S1、建立IGBT器件的历史数据集；
S2、利用随机采样一致性算法进行数据处理；
S3、利用径向基神经网络训练数据模型；
S4、估算IGBT的使用寿命。
进一步地，步骤S1的具体方法为：
对IGBT器件进行功率循环加速老化实验，每次功率循环都设置在某一固定温度下采集IGBT器件在老化过程中的集电极与发射极之间的导通压降，同时需要通过多个传感器采集并记录该导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数，并建立一个历史数据集。
进一步地，步骤S2的具体方法包括以下步骤：
S2-1、对于历史数据集中的所有集电极与发射极之间的导通压降，从中随机选择k个点作为一个子样本集；
S2-2、计算出该子样本集的拟合模型H；
S2-3、设置一个阈值范围δ，用子样本集的拟合模型H对导通压降数据Vi进行阈值检验，检验规则如下：
如果|Vi-H|≤δ，则Vi被标记为内群点；
如果|Vi-H|＞δ，则Vi被标记为离群点；
同时记录下该拟合模型对应的内群点的数量n；
S2-4、对步骤S2-1至步骤S2-3进行多次重复操作，迭代次数设置为m；
S2-5、迭代计算完成后，选择n最大的那一次迭代，取出其中的所有内群点，并从历史数据集中找到这些内群点所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数等数据，建立一个步骤S3所需要的神经网络数据集，其中前70％的数据用于训练，后30％的数据用于测试。
进一步地，步骤S3的具体方法包括以下步骤：
S3-1、建立一个基本的三层神经网络结构，网络的输出为集电极与发射极之间的导通压降，网络的输入为输出的导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数；
S3-2、对于第一层神经网络(即输入层)，第一层的输出表达式为：
y＝ReLU[x1,x2,…,xi]
其中，xi为第i个输入数据；ReLU为线性整流函数；
S3-3、对于第二层神经网络(即隐藏层)，将第一层的输出作为第二层的输入，隐藏层的节点采用高斯径向基函数构成，其核函数的表达式为：
Figure BDA0003320910920000031
其中，c为径向基函数的中心点；δ为神经元的感知范围，用于确定该基函数的中心宽度；
S3-4、对于第三层神经网络(即输出层)，其输出表达式如下：
Figure BDA0003320910920000032
其中，m为隐藏层的神经元个数；w为高斯径向基函数向输出层传递数据所附加的权重值；w0为输出层的偏差项；
S3-5、网络结构设置完成后，定义一个误差损失函数L，初始化权重值矩阵，将训练数据代入，采用误差反向传递的方法对网络内部的参数进行训练更新，直到误差到达要求范围以内；
S3-6、用测试数据集进行网络验证，如未到达要求，则返回步骤S3-5重新进行参数训练，如到达要求，则进入步骤S4。
进一步地，步骤S4的具体方法为：
当IGBT的导通压降的增量变为初始值的20％时，器件发生失效，以此来作为器件的故障阈值，在同等的工作条件下，通过径向基神经网络预测IGBT的导通压降在何时达到故障阈值，其所对应的循环次数即代表该器件的使用寿命。
本发明的有益效果为：本发明需要获取IGBT器件在老化过程中的多种历史数据，然后利用随机采样一致性算法进行数据处理，这样能够剔除掉测量数据中的误差量，避免后续的寿命估计受误差量的影响而造成较大偏差，随后再利用径向基神经网络训练模型，径向基神经网络具有较快的学习速度和良好的非线性转换能力，本发明综合多种技术来进行寿命预测，算法的结构简单，使用便捷，估算精度高，能够提高功率IGBT器件的运行可靠性。
附图说明
图1为本方法的流程示意图；
图2为径向基神经网络的结构模型。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，该基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法包括以下步骤：
S1、建立IGBT器件的历史数据集；
S2、利用随机采样一致性算法进行数据处理；
S3、利用径向基神经网络训练数据模型；
S4、估算IGBT的使用寿命。
步骤S1的具体方法为：
对IGBT器件进行功率循环加速老化实验，每次功率循环都设置在某一固定温度下采集IGBT器件在老化过程中的集电极与发射极之间的导通压降，同时需要通过多个传感器采集并记录该导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数，并建立一个历史数据集。
步骤S2的具体方法包括以下步骤：
S2-1、对于历史数据集中的所有集电极与发射极之间的导通压降，从中随机选择k个点作为一个子样本集；
S2-2、计算出该子样本集的拟合模型H；
S2-3、设置一个阈值范围δ，用子样本集的拟合模型H对导通压降数据Vi进行阈值检验，检验规则如下：
如果|Vi-H|≤δ，则Vi被标记为内群点；
如果Vi-H＞δ，则Vi被标记为离群点；
同时记录下该拟合模型对应的内群点的数量n；
S2-4、对步骤S2-1至步骤S2-3进行多次重复操作，迭代次数设置为m；
S2-5、迭代计算完成后，选择n最大的那一次迭代，取出其中的所有内群点，并从历史数据集中找到这些内群点所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数等数据，建立一个步骤S3所需要的神经网络数据集，其中前70％的数据用于训练，后30％的数据用于测试。
如图2所示，步骤S3的具体方法包括以下步骤：
S3-1、建立一个基本的三层神经网络结构，网络的输出为集电极与发射极之间的导通压降，网络的输入为输出的导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数；
S3-2、对于第一层神经网络(即输入层)，第一层的输出表达式为：
y＝ReLU[x1,x2,…,xi]
其中，xi为第i个输入数据；ReLU为线性整流函数；
S3-3、对于第二层神经网络(即隐藏层)，将第一层的输出作为第二层的输入，隐藏层的节点采用高斯径向基函数构成，其核函数的表达式为：
Figure BDA0003320910920000061
其中，c为径向基函数的中心点；δ为神经元的感知范围，用于确定该基函数的中心宽度；
S3-4、对于第三层神经网络(即输出层)，其输出表达式如下：
Figure BDA0003320910920000071
其中，m为隐藏层的神经元个数；w为高斯径向基函数向输出层传递数据所附加的权重值；w0为输出层的偏差项；
S3-5、网络结构设置完成后，定义一个误差损失函数L，初始化权重值矩阵，将训练数据代入，采用误差反向传递的方法对网络内部的参数进行训练更新，直到误差到达要求范围以内；
S3-6、用测试数据集进行网络验证，如未到达要求，则返回步骤S3-5重新进行参数训练，如到达要求，则进入步骤S4。
步骤S4的具体方法为：
当IGBT的导通压降的增量变为初始值的20％时，器件发生失效，以此来作为器件的故障阈值，在同等的工作条件下，通过径向基神经网络预测IGBT的导通压降在何时达到故障阈值，其所对应的循环次数即代表该器件的使用寿命。
综上所述，本发明提出了一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法。所提出的方法结合了两种算法，随机采样一致性算法能够处理数据集中的误差量，径向基神经网络能够快速逼近连续的非线性函数，两种方法的结合能够提高器件寿命估算的准确性，本发明的算法结构简单，操作简便，能够提高IGBT器件在使用中的可靠性，具有较高的实际运用价值。

Claims (5)

1.一种基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立IGBT器件的历史数据集；
S2、利用随机采样一致性算法进行数据处理；
S3、利用径向基神经网络训练数据模型；
S4、估算IGBT的使用寿命。
2.根据权利要求1所述的基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法为：
对IGBT器件进行功率循环加速老化实验，每次功率循环都设置在某一固定温度下采集IGBT器件在老化过程中的集电极与发射极之间的导通压降，同时需要通过多个传感器采集并记录该导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数，并建立一个历史数据集。
3.根据权利要求1所述的基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤为：
S2-1、对于历史数据集中的所有集电极与发射极之间的导通压降，从中随机选择k个点作为一个子样本集；
S2-2、计算出该子样本集的拟合模型H；
S2-3、设置一个阈值范围δ，用子样本集的拟合模型H对导通压降数据Vi进行阈值检验，检验规则如下：
如果|Vi-H|≤δ，则Vi被标记为内群点；
如果|Vi-H|＞δ，则Vi被标记为离群点；
同时记录下该拟合模型对应的内群点的数量n；
S2-4、对步骤S2-1至步骤S2-3进行多次重复操作，迭代次数设置为m；
S2-5、迭代计算完成后，选择n最大的那一次迭代，取出其中的所有内群点，并从历史数据集中找到这些内群点所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数等数据，建立一个步骤S3所需要的神经网络数据集，其中前70％的数据用于训练，后30％的数据用于测试。
4.根据权利要求1所述的基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：
S3-1、建立一个基本的三层神经网络结构，网络的输出为集电极与发射极之间的导通压降，网络的输入为输出的导通压降所对应的集电极电流、器件管壳温度和循环的次数；
S3-2、对于第一层神经网络(即输入层)，第一层的输出表达式为：
y＝ReLU[x1,x2,…,xi]
其中，xi为第i个输入数据；ReLU为线性整流函数；
S3-3、对于第二层神经网络(即隐藏层)，将第一层的输出作为第二层的输入，隐藏层的节点采用高斯径向基函数构成，其核函数的表达式为：
Figure FDA0003320910910000021
其中，c为径向基函数的中心点；δ为神经元的感知范围，用于确定该基函数的中心宽度；
S3-4、对于第三层神经网络(即输出层)，其输出表达式如下：
Figure FDA0003320910910000031
其中，m为隐藏层的神经元个数；w为高斯径向基函数向输出层传递数据所附加的权重值；w0为输出层的偏差项；
S3-5、网络结构设置完成后，定义一个误差损失函数L，初始化权重值矩阵，将训练数据代入，采用误差反向传递的方法对网络内部的参数进行训练更新，直到误差到达要求范围以内；
S3-6、用测试数据集进行网络验证，如未到达要求，则返回步骤S3-5重新进行参数训练，如到达要求，则进入步骤S4。
5.根据权利要求1所述的基于径向基神经网络的IGBT寿命估算方法，其特征在于，所述步骤S4的具体方法为：
当IGBT的导通压降的增量变为初始值的20％时，器件发生失效，以此来作为器件的故障阈值，在同等的工作条件下，通过径向基神经网络预测IGBT的导通压降在何时达到故障阈值，其所对应的循环次数即代表该器件的使用寿命。
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