【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，属于功率mosfet可靠性建模。
技术介绍
1、功率mosfet(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor)是一种在现代电力电子系统中不可或缺的半导体器件，承担着电流开关和放大的关键作用。随着可再生能源技术、智能电网、以及电动汽车等应用领域对高效率和高密度电力转换的需求不断增加，功率mosfet的可靠性研究愈发显得至关重要。然而，功率mosfet在其使用周期内可能因为多种应力因素(如电压冲击、热循环以及负载波动等)，导致其电学性能衰退，甚至失效，从而影响整个电力系统的稳定性与安全性。
2、近年来，机器学习，尤其是深度学习算法，以其在特征学习、自适应性、大规模数据处理和复杂非线性建模方面的优势，逐渐成为研究的热点。在卫星在轨运行与在线监测过程中，通过机器学习和人工智能算法来识别异常模式，预测故障发生，从而实现更加智能和高效的故障诊断和预测维护。深度学习，在功率器件可靠性预测领域展现了巨大潜力，通过构建多层非线性处理单元...
【技术保护点】
1.一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，S1所述的对初始数据进行数据处理的具体方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，S2所述Transformer模型具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，S2所述采用遗传算法对Transformer模型的超参数进行优化的具体方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，...
【技术特征摘要】
1.一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，s1所述的对初始数据进行数据处理的具体方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，s2所述transformer模型具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，s2所述采用遗传算法对transformer模型的超参数进行优化的具体方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种功率场效应晶体管的可靠性预测方法，其特征在于，s2-1所述的种群大小设置为50，即：每一代有50个不同的候选解决方案；
6.根据权利要求5所述的一种功率场效应晶体管的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘超铭，高乐，王天琦，霍明学，张延清，齐春华，马国亮，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。