基于改进小波神经网络的IGBT时间序列预测算法研究

针对IGBT老化失效问题,提出一种基于遗传算法改进的小波神经网络时间序列预测方法。在分析IGBT失效原理的基础上,利用IGBT老化数据集,选取关断瞬时"集电极-发射极"尖峰电压为失效特征参数,采用滑动时间窗法构建训练集与测试集,然后在MATLAB中搭建遗传算法改进的小波神经网络预测模型进行预测,并与传统的小波神经网络预测模型对比分析。试验结果显示,遗传算法改进的小波神经网络预测方均误差为0.017 1,方均根误差为0.130 9,平均绝对误差为0.109 6,分别比传统小波神经网络预测模型降低了0.005 7, 0.020 0, 0.064 0,有效提升了IGBT时间预测的精度。