[发明专利]分段式LSTM的微网逆变器IGBT可靠性评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于分段式LSTM的微网逆变器IGBT可靠性评估融合方法，其特征在于，包括：

(1)针对微电网逆变器拓扑结构及IGBT型号建立电热耦合模型；

(2)将机器学习算法引入IGBT老化预测，针对IGBT老化的特性得到分段式LSTM预测网络；

(3)利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程，并对电热耦合模型参数进行老化修正，确保结温数据的准确性，其中，所述老化参数包括IGBT集电极-发射极关断冲击电压；

(4)利用雨流计数法对基于分段式LSTM预测结果修正后的电热耦合模型输出的结温数据进行处理，计算IGBT实时的热应力载荷分布；

(5)结合疲劳损伤理论和Lesit寿命预测模型，计算IGBT的实时的累积损伤度和预估寿命。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分段式LSTM预测网络的训练方法为：

在进行第一次LSTM预测时，保留预测老化数据的前若干部分数据，与初始老化训练数据一起构成第二次LSTM预测的训练数据集；

在进行第二次LSTM预测时，保留预测老化数据的前若干部分数据，与上一次老化训练数据一起构成第三次LSTM预测的训练数据集；

在第三次LSTM预测时，保留全部的预测老化数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(3)包括：

(3.1)利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程；

(3.2)依据老化进程曲线划分不同老化阶段的阈值；

(3.3)对比阈值与监测老化数据，实时判断IGBT的老化阶段，进而选定对应的老化修正系数；

(3.4)由老化修正系数更新电热耦合模型热网络参数，确保结温数据的准确性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3.4)包括：

由R＝R_inital(1+a·r^m)更新电热耦合模型热网络参数，其中，R_inital为电热耦合模型热网络参数，a为老化因子，r为老化修正系数，m为热应力因子，R表示热阻值。

5.一种基于分段式LSTM的微网逆变器IGBT可靠性评估融合系统，其特征在于，包括：

模型构建单元，用于针对微电网逆变器拓扑结构及IGBT型号建立电热耦合模型；

预测网络构建单元，用于将机器学习算法引入IGBT老化预测，针对IGBT老化的特性得到分段式LSTM预测网络；

预测修正单元，用于利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程，并对电热耦合模型参数进行老化修正，确保结温数据的准确性，其中，所述老化参数包括IGBT集电极-发射极关断冲击电压；

结温数据处理单元，用于利用雨流计数法对基于分段式LSTM预测结果修正后的电热耦合模型输出的结温数据进行处理，计算IGBT实时的热应力载荷分布；

可靠性评估单元，用于结合疲劳损伤理论和Lesit寿命预测模型，计算IGBT的实时的累积损伤度和预估寿命。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，分段式LSTM预测网络的训练方式为：

在进行第一次LSTM预测时，保留预测老化数据的前若干部分数据，与初始老化训练数据一起构成第二次LSTM预测的训练数据集；

在进行第二次LSTM预测时，保留预测老化数据的前若干部分数据，与上一次老化训练数据一起构成第三次LSTM预测的训练数据集；

在第三次LSTM预测时，保留全部的预测老化数据。

7.根据权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述预测修正单元，用于利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程；依据老化进程曲线划分不同老化阶段的阈值；对比阈值与监测老化数据，实时判断IGBT的老化阶段，进而选定对应的老化修正系数；由老化修正系数更新电热耦合模型热网络参数，确保结温数据的准确性。