一种基于神经网络的IGBT模块快速在线结温的估算方法

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正文
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一种基于神经网络的IGBT模块快速在线结温的估算方法
申请号:CN202411523216
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119513449A
公开日期:2025-02-25
类型:发明专利
摘要
本发明为一种基于神经网络的IGBT模块快速在线结温的估算方法,所述方法包括如下步骤:步骤1)通过自动化双脉冲测试机平台获得某个IGBT较多数量IGBT模块开通关断损耗数据样本,建立基于改进粒子群算法优化BP神经网络的损耗预测模型;步骤2)基于Foster网络模型的瞬态热阻曲线,通过热阻测试机台获得同一种IGBT模块产品一定数量样品的瞬态热阻曲线,实现IGBT模块热阻的预测;步骤3)结合损耗预测模型得到的损耗数据,热阻预测模型得到的热阻数据,对应不同调制方式下的结温计算公式,构建IGBT结温预测离线系统,进行相应IGBT产品的结温预测。本发明能很好地解决因为IGBT模块样本量的单一性所导致的结温预测的不准确问题。
技术关键词
IGBT模块 粒子群算法优化 瞬态热阻 损耗 关断 在线 测试机台 BP神经网络模型 热阻抗 曲线 数据 测试误差 样本 输出特征
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