| 基于神经网络的IGBT结温预测 |
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| 引用本文： | 李国元,严伟,周斌,肖庆中.基于神经网络的IGBT结温预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019,47(7):68-72. |
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| 作者姓名： | 李国元 严伟 周斌 肖庆中 |
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| 作者单位： | 华南理工大学电子与信息学院,广东 广州,510640;华南理工大学电子与信息学院,广东 广州 510640;工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及其应用技术重点实验室,广东 广州 510610;工业和信息化部电子第五研究所电子元器件可靠性物理及其应用技术重点实验室,广东 广州,510610 |
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| 基金项目： | 装备发展部技术共性资助项目;广东省自然科学基金;电子元器件可靠性物理;国家重点实验室基金 |
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| 摘 要： | 针对大电流下绝缘栅型双极晶体管(IGBT)饱和压降和集电极电流与结温之间的非线性关系带来的结温预测难题,搭建了大电流下IGBT饱和压降测试系统,获取了结温和集电极电流与饱和压降之间的非线性关系曲线,分析了关系曲线变化规律对应的物理机制.采用Matlab软件建立了误差反向传播(BP)神经网络模型和径向基函数(RBF)神经网络模型进行结温预测.与多项式数学模型预测结果对比表明:两种神经网络模型的预测相对误差和预测误差90%置信区间比多项式数学模型更小,结温预测精度更高;并且BP神经网络模型的预测精度高于RBF神经网络模型,结温预测模型选择时应优先考虑BP神经网络模型.
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| 关 键 词： | 绝缘栅型双极晶体管(IGBT) 结温预测 饱和压降 神经网络 置信区间 |
Junction temperature prediction of IGBT based on neural network |
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