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IGBT（绝缘栅双极型晶体管）因为其优良的性能,现如今已经在可再生能源发电领域、机车牵引领域、航空航天等众多领域都得到了广泛的应用。IGBT模块在电力电子系统中占至关重要的地位,因此要想令系统运行起来更安全可靠,就需要找到一种能够对IGBT器件的状态进行监测、对器件的故障进行诊断,对器件的寿命及可靠性进行预测的有效方法,以此来提高电力电子系统运行管理的自动化水平。本文以IGBT器件的失效机理及失效原因为基础,并依靠小波神经网络建立了IGBT模块故障状态监测模型,并且还利用蒙特卡罗模拟的方法建立了IGBT剩余使用寿命预测模型。本文主要依靠NASA Pcoe实验室的IGBT老化实验提供的数据集来预测IGBT的故障发生情况和剩余使用寿命。首先,通过对IGBT器件的原理及失效机理进行详细了解,又通过对一些与IGBT寿命预测模型有关的的文献进行了深入分析和研究,总结对比了各种失效模式下有关IGBT特征参数的监测方法。其次,选取了一个最能表征IGBT故障的特征参数即集电极-发射极电压,并通过小波神经网络对IGBT集射级电压进行预测,以监测IGBT故障状态的发生。最后,根据数据集提供的集射级电压(VCE)与老化时间的关系,将蒙特卡罗模拟方法与集射极电压(VCE)相结合,并利用泊松分布建立了预测IGBT剩余使用寿命（RUL）的预测模型。本文主要分析了表征IGBT故障的特征参数(VCE),通过分析VCE与IGBT故障状态的关系以及VCE与老化时间的关系得出了IGBT故障状态监测模型与寿命预测模型,这为IGBT器件健康状态监测和安全评估提供了理论基础,同时对于IGBT可靠性研究来说有一定的参考意义。