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基于多策略改进COA算法优化ELM的IGBT剩余寿命预测

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针对绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT)剩余使用寿命的准确预测问题，提出了一种基于多策略改进优化的二维卷积优化算法(Convolution Optimization Algorithm on mixed strategies，COAM)的IGBT剩余寿命预测模型。通过改进和优化极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)参数，利用NASA研究中心公开的IGBT老化加速试验数据集，分析并提取了集射极-发射极阻断电压的失效特征参数，以获取阻断电压尖峰信息。针对COA算法在前期容易陷入局部极值和后期寻优精度不高的问题，首先选择通过Fuch映射序列初始化种群增强初始种群的随机性和变异性，然后采用新的综合位置更新方式来扩展算法的局部搜索能力，并引入高斯-柯西变异机制来改进解质量增强机制。最后，将该算法用于ELM参数的优化，以应用于IGBT剩余寿命的准确预测。通过将COAM-ELM与其他3种优化算法优化ELM方法进行对比分析，结果显示COAM-ELM方法在IGBT剩余寿命预测方面具有高精度的特点。本研究提出的方法可为其他IGBT剩余寿命预测方法提供参考依据。

席小卫、郭文会、张丑尧、吴锦洋

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兰州信息科技学院,甘肃 兰州 730000

寿命预测 卷积优化算法 高斯-柯西变异 混沌映射

甘肃省教育厅高等学校教师创新基金(2022)

2023B-396

2024

10.20156/j.cnki.2097-2490.2024.02.010

甘肃科技
甘肃省科学科技情报研究所

甘肃科技

影响因子：0.29
ISSN：1000-0952
年,卷(期)：2024.40(2)
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