[发明专利]一种基于GA改进的WNN的IGBT模块故障预测方法有效
| 申请号： | 202210484151.3 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114757300B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 吴松荣;黄柯勋;杨平;周懿;张浩然 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/15 | 分类号： | G06F18/15;G06F18/21;G06F18/241;G06N3/04;G06N3/086;G06N3/126 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 卓仲阳 |
| 地址： | 610031 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法改进的小波神经网络的IGBT模块故障预测方法，包括：获取IGBT模块集射极饱和压降数据，进行去除坏点，压缩数据和降维处理；数据导入预测模型并划分训练集，验证集和预测集；采用小波神经网络WNN对数据训练集进行训练；使用遗传算法GA优化小波神经网络WNN，模型重新训练；用验证数据集代入模型进行验证，再将预测集代入模型进行故障预测。本发明有效的提升了故障预测的准确性与精度；同时，在保证故障预测精度的基础上，简化模型结构，提高检测精度，大大提高了模型应用部署可行性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ga 改进 wnn igbt 模块 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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