Identifikace residuální neuronové sítě jako teplotního modelu s využitím vícekrokové predikce
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F22%3A43966068" target="_blank" >RIV/49777513:23220/22:43966068 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Identifikace residuální neuronové sítě jako teplotního modelu s využitím vícekrokové predikce
Popis výsledku v původním jazyce
Příspěvek se zabývá použitím residuální neuronové sítě (ResNet) pro teplotní model výkonového polovodičového modulu. Síť ResNet je použita za účelem vylepšení lineárního modelu se zpožděnými vstupy. Během stochastické gradientní optimalizace je využita vícekroková predikce zahrnující rozbalení modelu společně s importance sampling a mini-batchingem. Identifikace modelu a jeho použití je demonstrováno na reálných datech IGBT modulu SK 20 DGDL 065 ET. Výsledky jsou porovnány s lineárním modelem využívajícím obdobný proces identifikace a s modelem identifikovaným metodou nejmenších čtverců.
Název v anglickém jazyce
Identification of a Residual Neural Network as a Thermal Model Using Multi-Step Prediction
Popis výsledku anglicky
Using a residual neural network (ResNet) as a thermal model of a power semiconductor module is proposed. We use ResNet to improve a linear model with delayed inputs. Multi-step prediction with model unrolling is utilized during stochastic gradient descent optimization together with importance sampling of mini-batches. The model identification and its usage are demonstrated on real data of IGBT module SK 20 DGDL 065 ET. The results are compared with a linear model using similar identification process and with model identified by the least squares.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů