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摘要
针对绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块老化故障频发的问题,这里将优化随机森林模型应用于IGBT老化故障诊断系统中以实现IGBT器件的状态监测和老化故障预测。首先选定老化故障特征参数并进行数据预处理,建立老化故障诊断数据集。其次,建立传统随机森林模型,并在此基础上通过基评估器参数寻优、模型框架参数寻优及袋装法的处理方法对传统随机森林模型进行优化,形成优化随机森林模型。在交叉验证的基础上完成模型训练,最后通过多种评估指标对所提模型和其他模型在IGBT老化故障诊断数据集上的预测效果进行评估,最终优化后的模型拟合情况较好,训练集曲线和测试集曲线之间的误差为1.19%,在测试集上的预测精度可达98.81%,验证了优化随机森林模型应用于IGBT状态监测系统中的可行性和精确性。
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