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一种结合注意力机制的IGBT失效预测方法研究

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针对IGBT的可靠性分析问题,提出一种长短时记忆网络和卷积神经网络为骨干网络的深度学习模型,将其应用于IGBT失效预测.模型中,引入的注意力机制给予不同维度的特征的重要作用部分更大的权重,以加强重要信息的影响.同时,网络结构的交叉连接充分挖掘不同层级的特征,融合的多层级特征提升了模型的泛化性与鲁棒性.在美国国家宇航局的IG-BT加速老化数据集上进行验证,结果表明:相比于当前的主流模型,注意力机制以及交叉连接2种方案预测准确率的均方根误差分别提升1.27％和0.78％.基于此,进一步提出基于注意力机制与带有跳连结构LSTM-CNN相融合的网络模型,预测准确率的均方根误差提升2.68％.
Research on IGBT failure prediction method combined with attention mechanism

蒋闯、艾红、陈雯柏、刘辉翔、马航

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北京信息科技大学自动化学院,北京 100192

绝缘栅双极晶体管 失效预测 加速老化 长短期记忆网络 注意力机制 卷积神经网络

国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市自然科学基金

6190304342020264192054

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.02.022

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(4)
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