【摘 要】
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IGBT（绝缘栅型双极晶体管）是一种电压控制的复合型器件,在电力电子领域得到广泛的应用。电力电子器件在实际使用中常会因为温度过高或过低而使器件失效。因此研究IGBT工作过程中的结温预测方法具有重要的意义。本文基于BP神经网络研究IGBT的结温预测方法。将通过温敏参数法测量得到的IGBT饱和压降、集电极电流作为BP神经网络的输入量,IGBT模块的结温作为网络的输出量,采用MATLAB对BP网络进行训
【基金项目】
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陕西省创新能力支撑计划项目（2021TD-25）；
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IGBT（绝缘栅型双极晶体管）是一种电压控制的复合型器件,在电力电子领域得到广泛的应用。电力电子器件在实际使用中常会因为温度过高或过低而使器件失效。因此研究IGBT工作过程中的结温预测方法具有重要的意义。本文基于BP神经网络研究IGBT的结温预测方法。将通过温敏参数法测量得到的IGBT饱和压降、集电极电流作为BP神经网络的输入量,IGBT模块的结温作为网络的输出量,采用MATLAB对BP网络进行训练,并对预测结果进行了仿真。由于BP神经网络存在容易陷入局部极小值无法达到全局最优的自身缺陷,因此论文采用了遗传算法和思维进化算法优化的LM改进型BP算法,仿真结果表明,与遗传算法优化后的网络相比,思维进化算法优化的LM改进型BP算法从回归系数（R）、预测误差、预测误差百分比等四个方面都具有较低的波动范围和较好的准确率,其中预测误差最大波动不超过15℃,最大预测误差百分比不超过0.3%。基于优化后的网络结构,论文将网络的最优阈值以及权值提取出来存入存储器中,采用verilog硬件描述语言完成了网络的FPGA设计。论文基于Xilinx公司的SPARTAN-6开发板,进行了系统的硬件设计及验证,系统包括数据采集模块、数据存储模块和神经网络计算模块。论文完成了各模块的设计和仿真,最后在实验平台上进行了验证,结果表明在误差范围内可以实现IGBT模块的结温预测,实测结温和运算结温的最大误差为7℃,符合算法的预期要求。论文研究工作对IGBT在线结温监测方法具有一定的参考意义。
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