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申请/专利权人：陕西瀚光数字科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于瞬时功率的场效应管剩余使用寿命预测方法及装置，所述方法包括：获得包含漏极电流、漏源导通电压及瞬时功率的历史数据集；获得瞬时功率有明显下降趋势的训练数据集与测试数据集；对漏源导通电压、漏极电流与瞬时功率进行分割与高斯滤波降噪处理，得到较好表征MOSFET退化数据，进而得到MOSFET的健康指标；构建基于BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型、训练后，输入测试数据集后输出剩余寿命预测值；构建基于PSO‑BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型、训练后，输入测试数据集后输出剩余寿命预测值。达到了提升模型预测精度，提高器件寿命预测准确性和可靠性，适用于各种功率器件状态评估和剩余使用寿命预测，具有广泛应用前景的技术效果。
主权项：1.一种基于瞬时功率的场效应管剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：获得场效应管的历史数据集，其中，所述历史数据集包含漏极电流、漏源导通电压及瞬时功率；根据所述历史数据集，获得训练数据集与测试数据集，其中，所述训练数据与所述测试数据为所述瞬时功率有明显下降趋势的数据；对所述漏源导通电压、所述漏极电流与所述瞬时功率进行分割与高斯滤波降噪处理，得到较好表征MOSFET退化数据；根据所述较好表征MOSFET退化数据，得到MOSFET的健康指标；构建基于BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型；利用所述训练数据集，训练所述基于BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型；将所述测试数据集输入训练后的基于BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型，输出待评估场效应管的剩余寿命预测值；构建基于PSO-BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型；利用所述训练数据集，训练所述基于PSO-BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型；将所述测试数据集输入训练后的基于PSO-BP神经网络的MOSFET剩余使用寿命预测模型，输出待评估场效应管的剩余寿命预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西瀚光数字科技有限公司 一种基于瞬时功率的场效应管剩余使用寿命预测方法和装置
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