关键词：寿命预测;金枪鱼优化算法;极限学习机;电动汽车
摘 要：为实现对电动汽车绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)剩余使用寿命的精确预测，提出了一种基于多策略改进优化的金枪鱼优化算法(Tuna Swarm Optimization on mixed strategies,TSOM)的电动汽车IGBT剩余寿命预测模型。通过改进和优化ELM参数，利用NASA研究中心公开的IGBT老化加速实验数据集，分析并提取了集射极-发射极阻断电压的失效特征参数，以获取阻断电压尖峰信息。针对TSO算法在迭代前期容易陷入局部极值和后期局部开发能力不足的问题，选择Piecewise混沌映射初始化种群，改进其线性权重系数，并引入柯西变异-最优邻域机制来改进解质量增强机制对TSO算法进行多策略改进，增强算法跳出局部最优解的能力。并将该算法用于ELM相关参数的优化，以应用于电动汽车的IGBT剩余寿命的准确预测。通过与其他传统优化算法进行对比分析，结果显示TSOM-ELM方法在电动汽车IGBT剩余寿命预测方面具有高精度的特点。因此，本研究提出的方法可为其他电动汽车IGBT剩余寿命预测方法提供参考依据。
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