A Novel SiC MOSFET Lifetime Prediction

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.020

Abstract

Abstract:

To address the reliability challenges faced by SiC MOSFETs in high-frequency， high-temperature， and high-power density applications， a novel lifetime prediction method was proposed that integrated a CNN， an ECA mechanism， and a BiLSTM. This method used the drain-source on-state voltage drop as the core degradation feature， incorporated preprocessing strategies such as outlier removal， normalization， and exponential smoothing， and reconstructed the degradation time series through a sliding window to achieve effective modeling under small sample conditions. Comparative experimental results demonstrate that the proposed method offers significant advantages in prediction accuracy， stability， and robustness.

Key words: SiC metal-oxide-semiconductor field-effect transistors（MOSFET）, lifetime prediction, convolutional neural network（CNN）, bidirectional long short-term memory（BiLSTM）, efficient channel attention（ECA）, power cycling

摘要：

为应对碳化硅金属氧化物半导体场效应管（SiC MOSFET）在高频、高温和大功率密度应用中面临的可靠性挑战，提出了一种新型的融合卷积神经网络、高效通道注意力机制与双向长短期记忆网络的SiC MOSFET寿命预测方法。该方法以漏源极导通电压为核心退化特征，结合异常值剔除、归一化和指数平滑等预处理策略，并通过滑动窗口对退化时间序列进行重构，实现小样本条件下的有效建模。实验对比结果表明，所提方法在预测精度、稳定性和鲁棒性方面均具有明显优势。

关键词: 碳化硅金属氧化物半导体场效应管, 寿命预测, 卷积神经网络, 双向长短期记忆网络, 高效通道注意力, 功率循环

CLC Number:

TH17

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Figures/Tables 15

Fig.1 SiC MOSFET power cycle test platform

Fig.2 Power cycle system control framework

Fig.3 The experimental results of DUT1-DUT5 at the same shell temperature

Fig.4 The aging curve after normalization processing

Fig.5 Aging curve after normalization and exponential smoothing

Fig.6 Sliding window function processing diagram

Fig.7 The overall structure framework of CNN-ECA-BiLSTM model

Tal.1　Life prediction process based on CNN-ECA-BiLSTM model

Algorithm	提出的CNN-ECA-BiLSTM模型 Input：模型的超参数（epoch， Window size， etc.）， training set Output：用于寿命预测的训练完成的CNN-ECA-BiLSTM模型
Step 1	Data Preprocessing：失效参数选择、数据标准化、平滑处理、滑动窗口处理
Step 2	Build：建立CNN-ECA-BiLSTM模型
Step 3	Initialize： CNN-ECA-BiLSTM模型的参数由Xavier 统一初始化，偏差初始化为零
Step 4	Model Training： for $i$ in range（epoch）：将 $x$ 输入CNN中，得到输出 $h t$ ，通过ECA注意力机制对特征加权向BiLSTM输入 $h t$ ，为隐状态加权，并输入全连接层获得RUL 利用预测RUL与真实RUL计算MSE，使用Adam优化器更新模型参数用RMSE和Score评分函数对模型进行评估 end

Tal.1　Life prediction process based on CNN-ECA-BiLSTM model

Algorithm	提出的CNN-ECA-BiLSTM模型 Input：模型的超参数（epoch， Window size， etc.）， training set Output：用于寿命预测的训练完成的CNN-ECA-BiLSTM模型
Step 1	Data Preprocessing：失效参数选择、数据标准化、平滑处理、滑动窗口处理
Step 2	Build：建立CNN-ECA-BiLSTM模型
Step 3	Initialize： CNN-ECA-BiLSTM模型的参数由Xavier 统一初始化，偏差初始化为零
Step 4	Model Training： for $i$ in range（epoch）：将 $x$ 输入CNN中，得到输出 $h t$ ，通过ECA注意力机制对特征加权向BiLSTM输入 $h t$ ，为隐状态加权，并输入全连接层获得RUL 利用预测RUL与真实RUL计算MSE，使用Adam优化器更新模型参数用RMSE和Score评分函数对模型进行评估 end

Fig.8 The model prediction results of DUT1

Fig.9 Comparison of life prediction results using different methods for DUT1

Tab.2 Results of different life prediction methods

预测方法	RMSE	Score
CNN-BiLSTM-Attention	0.0443	0.9575
PSO-BP神经网络	0.1611	0.8612
卡尔曼滤波	0.0684	0.9359
粒子滤波	0.0558	0.9471
本文所提模型	0.0342	0.9669

Fig.10 Experimental results of ablation studies

Tab.3 Ablation experimental results

方法	RMSE	Score
本文所提模型	0.0342	0.9669
CNN-BiLSTM	0.1450	0.8733
CNN-ECA	0.0966	0.9100
BiLSTM-ECA	0.0756	0.9297

Fig.11 Comparison of ECA attention mechanism and general attention mechanism

Tab.4 Prediction results under different training data scales

训练集比例	RMSE	Score
60%	0.0733	0.9316
70%	0.0580	0.9451
80%	0.0342	0.9669
90%	0.0244	0.9761

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