【摘 要】
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IGBT作为电力电子工业领域应用的常用功率器件,其结温的研究对可靠性分析与寿命预测起着重要的支撑作用,因而IGBT结温的提取也成为了研究的热点。目前IGBT的结温预测多为离线提取,在线提取的方案较少且价格高昂。因此本文依托企业工程项目,设计了一款在线实时结温预测系统。首先,本文对各类IGBT结温的在线提取方法进行了研究,采用了以热敏感电参数法为在线实时提取结温的基本方法。随后,确定了与结温有着明确
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（62174134）； 陕西省创新能力支撑计划项目（2021TD-25）；
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IGBT作为电力电子工业领域应用的常用功率器件,其结温的研究对可靠性分析与寿命预测起着重要的支撑作用,因而IGBT结温的提取也成为了研究的热点。目前IGBT的结温预测多为离线提取,在线提取的方案较少且价格高昂。因此本文依托企业工程项目,设计了一款在线实时结温预测系统。首先,本文对各类IGBT结温的在线提取方法进行了研究,采用了以热敏感电参数法为在线实时提取结温的基本方法。随后,确定了与结温有着明确的对应关系且方便在线提取的两个热电参数:IGBT的饱和通态集电极-发射极电压VCE（sat）与关断延迟时间toff。并对两个热电参数的在线提取方法进行了探究,设计了在线提取参数的具体方案。其次,为提高结温预测精度,论文提出基于BP神经网络算法的结温预测方法,以饱和通态集电极-发射极电压VCE（sat）、关断延迟时间以及导通电流IC作为网络输入参数,结温T作为输出参数,并对BP神经网络进行了训练,得到了BP神经网络的关键参数。最后,本文设计了系统的硬件与相关代码方案,将训练好的BP神经网络算法移植到FPGA中,完成了基于STM32和FPGA的IGBT实时结温预测系统设计,并搭建了实验平台对系统进行验证。结果表明,所设计的系统可以在线实时准确的采样VCE（sat）、toff以及IC三个参数,采样数据的最大误差分别为0.005V、7ns与3A;系统在线实时预测出的结温最大误差为2℃,平均绝对误差为0.9375℃。与传统的基于单个热电参数的拟合方法相比,使用两个热电参数可以更准确的表征结温,通过BP神经网络算法预测的结果比拟合算法更加准确。所设计的系统能够较为准确的实现在线实时结温预测。
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