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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118627375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410626765.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法是由陈改革;李泳颐;王先芝;刘尧;程涵;杨胜康;孔宪光设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于绝缘栅双极晶体管寿命预测技术领域，公开了一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法包括：获取IGBT不同驱动方式下老化数据，对传感器采集的数据进行预处理，对数据进行分析，提取时域和频域特征共23种；采用欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度按照加权系数进行线性组合，构建综合评价指标选择可转移性特征；采用KPCA方法对选择后的特征进行降维；将数据集划分为源域数据和目标域数据；构建DACNN模型进行迁移学习；将数据输入到DACNN模型中，实验迁移学习的剩余使用寿命预测。

本发明授权一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述基于迁移学习的绝缘栅双极晶体管剩余使用寿命预测方法包括以下步骤： 步骤一，对IGBT数据进行时域和频域特征提取，得到23种特征； 步骤二，利用欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度方法进行可转移性特征选择，筛选出适合源域和目标域的特征； 步骤三，采用KPCA方法将选定的特征进行融合，捕获数据的内在结构； 步骤四，使用DACNN模型进行迁移学习，预测IGBT的剩余使用寿命；在模型训练过程中，将源域和目标域的数据进行特征转换，适应目标域的数据分布； 所述利用欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度方法进行可转移性特征选择，筛选出适合源域和目标域的特征包括以下步骤： 1获取源域目标域时域和频域23种特征：最大值、均值、中位数、峰峰值、极差、方差、标准差、峰度、偏度、均方根、均方根平方、绝对值均方根、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、计数、均方和、均方根和、方差比、标准差比、偏度的偏度、偏度的峰度； 2利用以上23种特征，利用欧氏距离、曼哈顿距离以及余弦相似度来度量源域特征集与目标域特征集之间的相似度； 3将欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度按照加权系数进行线性组合，得到综合评价指标；该指标反映了源域特征集与目标域特征集之间的相似度，且与相似度呈负相关。

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