一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法技术

本发明专利技术公开了一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，涉及无线通信和数据处理技术领域，解决了IGBT实时监测力度差、通信能力滞后、数据处理滞后的问题；一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，包括以下步骤：步骤1：通过多模态数据采集系统实时获取IGBT的工作信息；步骤2：通过实时监测计算模块提取有效特征；步骤3：通过机器学习算法构建一个寿命预测模型；步骤4：使用寿命预测模型对提取到的实时监测数据进行预测；步骤5：通过寿命优化单元评估使用寿命；步骤6：通过实时预警系统对IGBT实时监控；步骤7：通过更新优化单元对预测模型和算法进行更新优化；步骤8：通过云计算平台实现数据共享和远程监控。本发明专利技术提高了数据通信、处理能力。处理能力。处理能力。

【技术实现步骤摘要】
一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法


[0001]本专利技术涉及无线通信和数据处理
，且更具体地涉及一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法。

技术介绍

[0002]IGBT(Insulated
‑
gateBipolarTransistor)是一种双向晶闸管,也被称为可控硅。与传统的硅晶闸管不同,IGBT具有双向可控性,可以在反向电压下工作。在具体实施例中，IGBT是一种常用的功率半导体器件，广泛应用于工业电力和电子领域。为了确保电力系统的可靠性和安全性，对IGBT进行实时监测和使用寿命预测评估至关重要。其中IGBT通常用于电源、电机控制、电子设备、电焊机等领域。它们具有高输入阻抗、低噪声、低失真、快速响应等特点,因此被广泛使用。其中的结构包括一个可调节的栅极、一个输入级的晶闸管和一个输出级的绝缘栅双极晶体管。在输入级和输出级之间,还有一个可控硅的控制电路。通过控制控制电路,可以实现IGBT的开关控制,以达到所需的电路功能。
[0003]在具体应用过程中，IGBT是一种功率开关器件，具有高电压、高电流和高频率特性。它结合了金属氧化物半导体场效应晶体管的控制能力和功率BJT双极型晶体管的低导通压降特性。但其监测能力存在较大的挑战，其中比如：1.温度监测：IGBT的温度是其可靠性和寿命的关键因素之一。通过在IGBT上安装温度传感器，可以实时监测其温度。当温度超过安全阈值时，可以及时采取措施，如降低负载或增加散热器的风扇速度，以避免过热，现有技术对IGBT运行状态存在较大的问题；2.电流监测：IGBT的电流是其工作状态的指示器。通过在电流路径上安装电流传感器，可以实时监测IGBT的电流。异常的电流波形可能表明IGBT存在故障或负载不平衡。现有技术对电流监测力度不足；3.电压监测：IGBT的电压也应实时监测。异常的电压波形可能表明IGBT与其他电力设备之间存在电压应力导致的故障或不匹配。现有技术存在较大难度；综上所述，实时监测和使用寿命预测评估方法可以提高IGBT的可靠性和寿命，但仍存在成本高、复杂性高、准确性不足以及数据采集困难、实时性不足的问题；因此，本专利技术公开一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，本专利技术通过多模态数据采集系统实时获取IGBT的工作信息；通过特征提取模块提取IGBT工作状态特征；通过实时监测计算模块提取有效特征；通过使用寿命预测模型对使用寿命进行预测；通过寿命优化单元评估使用寿命；通过实时预警系统对IGBT实时监控；通过更新优化单元对预测模型和算法进行更新优化；通过云计算平台实现数据共享和远程监控，大大提高了检测和评估能力。
[0005]为了实现上述技术效果，本专利技术采用以下技术方案：
一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，其中所述方法包括：作为本专利技术进一步的技术方案，包括以下步骤：步骤1：通过多模态数据采集系统实时获取IGBT的工作信息；所述多模态数据采集系统通过电流传感器、温度传感器或振动传感器实时获取IGBT的工作参数、温度或振动信息；步骤2：通过实时监测计算模块提取有效特征；所述实时监测计算模块利用算数运算软件MATLAB对采集到的IGBT数据进行实时数据处理和分析，所述数据处理包括去噪处理、滤波处理和特征提取，以获得高质量的数据和有价值的特征；步骤3：通过机器学习算法构建一个寿命预测模型；所述机器学习算法通过对历史工作状态信息数据的训练以构建寿命预测模型；所述寿命预测模型通过自回归滑动平均模型ARIMA模型和粒子群优化算法模型实现准确预测IGBT的使用寿命；步骤4：使用寿命预测模型对实时监测计算模块提取到的实时监测数据进行预测，所述实时监测数据的预测通过残差分析、误差分析和生存分析预测评估IGBT的寿命；步骤5：通过寿命优化单元评估使用寿命；所述寿命优化单元根据寿命预测结果数据内容，将检测到的数据信息与标准数据信息进行比较；利用强化学习框架TensorForce动态调整IGBT的工作参数和工作状态；步骤6：通过实时预警系统对IGBT实时监控，所述实时预警系统通过实时数据分析和寿命预测数据实现对IGBT的实时监控，通过阈值限定方法自动触发报警，以防止潜在故障的发生；所述阈值限定方法包括温度阈值限定、电流阈值限定和振动阈值限定；步骤7：通过更新优化单元对预测模型和算法进行更新优化；所述更新优化单元通过数据科学工具Jupyter Notebook对预测模型和算法进行持续更新和优化，以提高预测和评估的准确性和可靠性。
[0006]步骤8：通过云计算平台实现数据共享和远程监控；所述云计算平台使用云端数据库Apache Hadoop对大规模数据进行存储和分析，以改进预测模型、提高评估准确性。
[0007]作为本专利技术进一步的技术方案，所述机器学习方法包括以下步骤：步骤1：通过多模态数据采集系统收集并整理IGBT的监测数据和使用寿命数据，其中所述多模态数据采集系统包括电流数据采集，温度数据采集和振动数据采集；其中所述多模态数据采集系统包括基于STM32F103RBT6芯片的主控模块、载波通信模块、隔离模块、不间断信息迭代模块、多模态接口模块和可视化显示模块，其中所述主控模块分别与所述载波通信模块、多模态接口模块、隔离模块、不间断信息迭代模块和可视化显示模块连接，所述主控模块用于控制不同的模块处于工作状态，所述载波通信模块用于传输采集到的数据信息，所述隔离模块用于将采集到的数据信息进行信息隔离，所述不间断信息迭代模块用于实时采集或获取现场数据信息，所述多模态接口模块用于接收系统中的数据信息，所述可视化显示模块用于显示监控的数据信息；步骤2：将检测输入数据进行数据处理，所述数据处理包括数据归一化、特征选择和特征提取，以提高模型性能；步骤3：使用TensorFlow提供的API，将准备好的数据通过模型优化算法模块输入到模型中进行训练；再通过迭代优化参数优化模型，以实现更准确的预测IGBT的实时状态和寿命；其中所述模型优化算法模块包括信息识别模块、特征选择模块、参数设置模块、评
估模块和分类模块，其中所述信息识别模块用于识别监测到的数据信息，所述特征选择模块用于获取数据信息，所述参数设置模块用于设置计算的参数数据信息，所述评估模块用于对输入的数据信息进行评估和计算，所述分类模块用于分类评估后的数据信息，其中所述信息识别模块的输出端与所述特征选择模块的输入端连接，所述特征选择模块的输出端与参数设置模块的输入端连接，所述参数设置模块的输出端与评估模块的输入端连接，所述评估模块的输出端与分类模块的输入端连接；步骤4：进行模型评估，所述模型评估使用均方根误差评估模型的性能和预测准确度。
[0008]作为本专利技术进一步的技术方案，所述算数运算软件MATLAB通过信号处理工具和实时信号处理函数实现对采集到的IGBT数据进行实时处理和分析，所述信号处理工具通过滤波、频谱分析、相关性分析、傅里叶变换或小波变换以实现对IGBT数据的信号增强、噪声去除和频域特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：通过多模态数据采集系统实时获取IGBT的工作信息；所述多模态数据采集系统通过电流传感器、温度传感器或振动传感器实时获取IGBT的工作参数、温度或振动信息；步骤2：通过实时监测计算模块提取有效特征；所述实时监测计算模块利用算数运算软件MATLAB对采集到的IGBT数据进行实时数据处理和分析，步骤3：通过机器学习算法构建一个寿命预测模型；所述机器学习算法通过对历史工作状态信息数据的训练以构建寿命预测模型；步骤4：使用寿命预测模型对实时监测计算模块提取到的实时监测数据进行预测，所述实时监测数据的预测通过残差分析、误差分析和生存分析预测评估IGBT的寿命；步骤5：通过寿命优化单元评估使用寿命；所述寿命优化单元根据寿命预测结果数据内容，将检测到的数据信息与标准数据信息进行比较；利用强化学习框架TensorForce动态调整IGBT的工作参数和工作状态；步骤6：通过实时预警系统对IGBT实时监控；步骤7通过更新优化单元对预测模型和算法进行更新优化；步骤8：通过云计算平台实现数据共享和远程监控。2.根据权利要求1所述的一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，其特征在于：所述多模态数据采集系统包括基于STM32F103RBT6芯片的主控模块、载波通信模块、隔离模块、不间断信息迭代模块、多模态接口模块和可视化显示模块，其中所述主控模块分别与所述载波通信模块、多模态接口模块、隔离模块、不间断信息迭代模块和可视化显示模块连接，所述主控模块用于控制不同的模块处于工作状态，所述载波通信模块用于传输采集到的数据信息，所述隔离模块用于将采集到的数据信息进行信息隔离，所述不间断信息迭代模块用于实时采集或获取现场数据信息，所述多模态接口模块用于接收系统中的数据信息，所述可视化显示模块用于显示监控的数据信息；所述数据处理包括去噪处理、滤波处理和特征提取，以获得高质量的数据和有价值的特征；所述寿命预测模型通过自回归滑动平均模型ARIMA模型和粒子群优化算法模型实现准确预测IGBT的使用寿命；所述实时预警系统通过实时数据分析和寿命预测数据实现对IGBT的实时监控，通过阈值限定方法自动触发报警，以防止潜在故障的发生；所述阈值限定方法包括温度阈值限定、电流阈值限定和振动阈值限定；所述更新优化单元通过数据科学工具Jupyter Notebook对预测模型和算法进行持续更新和优化，以提高预测和评估的准确性和可靠性；所述云计算平台使用云端数据库Apache Hadoop对大规模数据进行存储和分析，以改进预测模型、提高评估准确性。3.根据权利要求1所述的一种IGBT实时监测与使用寿命预测评估方法，其特征在于：所述机器学习方法包括以下步骤：步骤1：通过所述多模态数据采集系统收集并整理IGBT的监测数据和使用寿命数据，步骤2：将检测输入数据进行数据处理，所述数据处理包括数据归一化、特征选择和特征提取，以提高模型性能；
步骤3：使用TensorFlow提供的API，将准备好的数据通过模型优化算法模块输入到模型中进行训练；再通过迭代优化参数优化模型，以实现更准确的预测IGBT的实时状态和寿命；步骤4：进行模型评估，模型评估时使用均方根...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔亮，张鹏，徐勇，宋昊，孙厚强，
申请(专利权)人：青岛中微创芯电子有限公司，
类型：发明
国别省市：