项目名称：Data-driven IGBT Prognostics and Health Management
合作单位：Fuji Electric Cooperation
研究内容：
- 对现有的IGBT状态监测故障预测方法进行深入总结和分析。考虑可行性，根据老化机理选择老化前体。设计算法实现IGBT的状态监测故障预测。
- 基于工作条件和疲劳理论的加速老化实验。在老化过程中，在对IGBT模块进行建模时考虑寄生参数的退化，并根据IGBT模块的失效机理确定该特性是否能反映健康状况及其变化趋势。
- 基于大量的老化测试数据，确定老化前体与器件老化水平之间的对应关系，确定IGBT模块健康状态的评估指标，最终用于IGBT模块的故障预测和健康管理。