[发明专利]功率模块故障诊断方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种功率模块故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取功率模块对应的评价指标体系，其中，该评价指标体系用于表示功率模块的运行状态，且所述评价指标体系中包含有多个一级评价指标，所述一级评价指标为功率模块的主要参数；

S2，分别确定各个一级评价指标的权重及相对贴近度，并根据各个一级评价指标的状态值、权重及相对贴近度，确定所述功率模块的运行状态的状态值；其中，一级评价指标的状态值表示功率模块的主要参数的评价，一级评价指标的权重根据熵权法和层次分析法共同确定，一级评价指标的相对贴近度根据优劣解距离法确定；

S3，判断所述目标功率模块的运行状态的状态值是否低于阈值；若是，则发出警告信号。

2.根据权利要求1所述的功率模块故障诊断方法，其特征在于，所述主要参数为输入电压偏差、输入电流、输出电压、输出电流偏差、均流不平衡度、模块温度、环境温度、环境湿度、家族缺陷、维修更换记录和使用年限之一或多个参数的组合。

3.根据权利要求1所述的功率模块故障诊断方法，其特征在于，所述状态值获取步骤如下所示：

A1，分别确定各个一级评价指标对应的主要参数的参数值；

A2，应用sigmoid函数，将各个一级评价指标对应的参数值映射至不同区间，得到一级评价指标的状态值。

4.根据权利要求1所述的功率模块故障诊断方法，其特征在于，所述一级评价指标权重的计算步骤如下所示：

B1，基于层次分析法计算主观性权重；根据评价指标体系把目标状态值的影响因素分成多类，进行层次分析法的权重计算，得到主观权重v_i；

B2，基于熵权法计算客观性权重；基于m组测试数据，应用熵权法进行n个一级评价指标的客观权重的计算，每组数据作为一个列向量，每个列向量由n个一级评价指标的状态值组成，对每个列向量用(1)、(2)式进行标准化，之后用(3)式计算其熵值，最后由⑷式计算得到各指标的权重；

(1)式对应于数值越大越好的指标，(2)式对应于数值越小越好的指标，式中f_ij为列向量中的数据，表示第i组数据的第j个一级评价指标的状态值，d_ij为标准化后得到的数据；E_j为标准化后的列向量计算出来的熵值；其中p_ij如(5)式所示；u_j是计算出来的第j个一级评价指标的客观权重；

B3，基于标准离差法计算综合权重；

综合权重中主观权重与客观权重之间的比重由标准离差法计算；

式(5)中，i为1或者2，主要为了区分两个权重向量，σ₁为主观性权重向量的标准差，σ₂为客观性权重向量的标准差，μ₁为主观权重的比重，μ₂为客观权重的比重；

综合权重计算公式为：

W_i＝μ₁v_i+μ₂u_i(i＝1，2，......，n) (6)

式(6)中，W_i为根据熵权法和层次分析法共同确定的第i个一级评价指标综合权重向量，v_i是第i个一级评价指标的客观权重，u_i是第i个一级评价指标的客观权重；μ₁为主观权重的比重，μ₂为客观权重的比重。