公开(公告)号：CN109101738A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810971661.7

申请日：2018-08-24

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  孙进 ,  冯一博 ,  彭桦 ,  冯欢 ,  刘伯颖

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/08 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种IGBT模块老化程度评估方法，包括以下步骤：测量IGBT模块在不同老化程度下的电热特性数据并完成老化程度标定；初始化极限学习机的网络结构；获取极限学习机中的最优输入权值和隐含层阈值，求得极限学习机的最优输出权值；对极限学习机进行训练，得到极限学习机的IGBT模块老化程度评估模型；测定待测IGBT模块的电热特性数据，并将该电热特性数据输入已训练好的IGBT模块老化程度评估模型中，从而得到其老化程度评估结果。本发明采用混合改进鲸鱼优化算法优化的极限学习机优化其输入权值和隐含层阈值，解决了极限学习机的预测精度过度依赖输入权值和隐含层阈值的问题，有效提高了极限学习机的预测回归能力。

公开(公告)号：CN109101738B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN201810971661.7

申请日：2018-08-24

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  孙进 ,  冯一博 ,  彭桦 ,  冯欢 ,  刘伯颖

IPC: G06F30/39 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种IGBT模块老化程度评估方法，包括以下步骤：测量IGBT模块在不同老化程度下的电热特性数据并完成老化程度标定；初始化极限学习机的网络结构；获取极限学习机中的最优输入权值和隐含层阈值，求得极限学习机的最优输出权值；对极限学习机进行训练，得到极限学习机的IGBT模块老化程度评估模型；测定待测IGBT模块的电热特性数据，并将该电热特性数据输入已训练好的IGBT模块老化程度评估模型中，从而得到其老化程度评估结果。本发明采用混合改进鲸鱼优化算法优化的极限学习机优化其输入权值和隐含层阈值，解决了极限学习机的预测精度过度依赖输入权值和隐含层阈值的问题，有效提高了极限学习机的预测回归能力。