IGBT老化状态下基于BAS-SVM模型的结温预测方法

发布时间：2021-02-11 08:21

　　为进一步研究IGBT老化对其结温的影响,提出了一种新型的结温预测方法。通过功率循环加速老化实验,模拟模块实际运行老化状态,获取了不同老化程度下的饱和压降、集电极电流和结温数据,并进行分析。采用数据驱动的方法,建立了基于天牛须搜索算法优化支持向量机（BAS-SVM）的结温预测模型。结果表明,与粒子群算法-支持向量机（PSO-SVM）模型和天牛须搜索-BP神经网络（BAS-BP）模型相比,BAS-SVM模型更能有效缩短训练时间,收敛速度更快,且对IGBT结温的预测精度更高,是一种更有效的预测模型。 

【文章来源】：微电子学. 2020,50(05)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

结温-饱和压降校正电路

为避免Ic在15 ℃～20 ℃因模块高温特性出现结温测量盲区,设定集电极电流值从25 A到150 A依次递增5 A,恒温箱温度从35 ℃到125 ℃依次递增10 ℃,记录下各功率循环老化次数对应的Vce、Ic和Tj的值。图3 IGBT单脉冲测试实验电路

IGBT单脉冲测试实验电路

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于异类近邻的支持向量机加速算法[J]. 陈景年,胡顺祥,徐力.  计算机工程. 2018(05)
[4]IGBT集电极电压高精度测量方法研究[J]. 胡亮灯,赵治华,孙驰,任强.  电机与控制学报. 2018(06)
[5]功率模块IGBT失效机理与寿命预测研究综述[J]. 张树冰,刘雪婷.  电气开关. 2017(05)
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硕士论文
[1]功率模块IGBT结温测量方法的研究[D]. 韩晔.河北工业大学 2017



本文编号：3028814