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作者：付聪;吴松荣;柳博;张驰;王少惟;
单位：磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室;西南交通大学电气工程学院;
摘要：针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)长期工作出现的老化失效问题，提出一种多策略改进灰狼优化算法优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络组合模型的IGBT寿命预测方法。分析IGBT的失效机理并建立CNN-LSTM组合预测模型。利用灰狼优化算法优化CNN-LSTM模型中的初始学习率等参数，为解决传统灰狼优化算法容易陷入局部最优解的问题，从最优解扰动、参数调整和搜索机制方面引入三种策略进行改进。最后，基于NASA研究中心提供的IGBT老化数据集对改进模型进行性能验证。仿真结果表明：对比LSTM、CNN-LSTM等模型，多策略改进灰狼优化算法优化的CNN-LSTM模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)三个评价指标均为最优，可以有效应用于IGBT寿命预测。
关键词：IGBT;;长短期记忆网络;;改进灰狼优化算法;;莱维飞行策略;;寿命预测
