基于神经网络的IGBT器件老化状态评估方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种基于神经网络的IGBT器件老化状态评估方法、装置、设备及介质，属于IGBT器件检测的技术领域，所述方法为：获取处于健康状态的IGBT器件的训练参数，所述训练参数包括IGBT器件在不同结温下的导通压降和集电极电流；采用所述训练参数对预设的PyTorch神经网络模型进行模型训练，得到状态评估模型，其中，所述预设的PyTorch神经网络模型是全连接的神经网络模型；调用所述状态评估模型评估待识别IGBT器件的老化状态。本发明通过IGBT器件的不同参数进行模型训练，以贴合IGBT器件的实际场景，减少评估的误差，大大提升模型的评估精度，以满足现有的检测需求。