基于大数据的IGBT健康状态评估方法

专利主权项内容

1.基于大数据的IGBT健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：采集每个IGBT元件的多种数据，对每种数据进行调整获得评估数据，根据评估数据将每个IGBT元件转换为数据点；将所有数据点的所有种评估数据输入迭代自组织聚类算法，通过迭代改进后的分裂过程和常规的迭代自组织聚类算法的合并过程，将所有数据点划分为多个聚类域；所述改进后的分裂过程，包括的具体步骤如下：计算每个聚类域的可分裂度，根据可分裂度获得分裂聚类域；对分裂聚类域进行分裂操作，获取两个新的聚类域；计算每个新的聚类域中每个数据点的局部均匀程度，根据局部均匀程度计算每个新的聚类域的最少样本数；如果新的聚类域中数据点的数量大于等于最少样本数，保留新的聚类域，如果新的聚类域中数据点的数量小于最少样本数，将新的聚类域中的数据点重新划分聚类域；所述聚类域的可分裂度的计算公式如下：式中，V表示聚类域的可分裂度，C表示聚类域中包含的数据点的个数，表示聚类域中第j种评估数据的极差，N表示评估数据的种类数；所述数据点的局部均匀程度的计算公式如下：式中，表示第/>个数据点的局部均匀程度，/>表示第/>个数据点与局部邻域内所有数据点的欧式距离的均值，/>、/>和/>分别表示第/>个数据点与局部邻域内最近的第1个数据点、最近的第m个数据点、最近的第G个数据点的欧氏距离，/>和/>分别表示最大值函数和最小值函数，与第/>个数据点的距离最近的预设数量S个数据点组成第/>个数据点的局部邻域；所述聚类域的最少样本数的计算公式如下：式中，U表示聚类域的最少样本数，表示聚类域中第/>个数据点与局部邻域内最近的第G个数据点的欧氏距离；获得每个聚类域的健康状态评估等级，根据聚类域的健康状态评估等级，获得待检测的IGBT元件的健康状态评估等级。