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文檔簡介
1、絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)廣泛應(yīng)用于中大功率變流器中,其開關(guān)特性決定了器件的開關(guān)損耗、電氣應(yīng)力、裝置最高可應(yīng)用的開關(guān)頻率、功率密度、電磁兼容性以及散熱結(jié)構(gòu)設(shè)計等,直接影響設(shè)備的性能和壽命。IGBT在實際工況下的開關(guān)特性與工作環(huán)境參數(shù)密切相關(guān),研究功率開關(guān)器件的開關(guān)特性是正確設(shè)計變流器、改善變流器性能、提高變流器變換效率和確保功率器件及電力設(shè)備安全的重要前提。
中高壓IGBT功率器件開關(guān)時間短,電壓、電流變化率大,上升和
2、下降沿產(chǎn)生大量電磁干擾,給開關(guān)特性的測量帶來很大挑戰(zhàn)。本文首先對中高壓大功率IGBT模塊的開關(guān)特性測試展開研究,提出了一種全電壓等級的功率器件開關(guān)特性測試系統(tǒng)的設(shè)計準(zhǔn)則,在該準(zhǔn)則指導(dǎo)下設(shè)計和研制了一臺通用型中高壓大功率IGBT器件開關(guān)特性自動測試平臺。該測試平臺可用于多種拓?fù)浜头庋b結(jié)構(gòu)的功率IGBT模塊開關(guān)特性測試,最高測試電壓為5000V,最大測試電流為1500A,實現(xiàn)了:①根據(jù)用戶需求自動調(diào)節(jié)IGBT的工作環(huán)境參數(shù);②精確記錄功率I
3、GBT模塊開關(guān)特性瞬態(tài)波形;③自動完成示波器設(shè)置、多組工作點重復(fù)測試和測試數(shù)據(jù)的自動保存;④獲得器件定制的開關(guān)特性資料和器件開關(guān)特性隨多維環(huán)境參數(shù)的變化趨勢,為變換器設(shè)計、變換器性能優(yōu)化和評估,以及器件的損耗計算提供實驗基礎(chǔ)和指導(dǎo);⑤記錄器件故障瞬態(tài),為失效分析提供依據(jù)。
利用測試平臺,本文進(jìn)一步測試和研究了不同拓?fù)?、技術(shù)和容量的IGBT功率模塊,獲得了功率模塊各開關(guān)特性參數(shù)隨環(huán)境參數(shù)的多維分布趨勢。通過對不同技術(shù)和容量的
4、IGBT功率模塊進(jìn)行測試:①分析了環(huán)路寄生電感對IGBT開關(guān)過程的影響;②提出了一種通過實驗波形提取功率模塊內(nèi)部寄生電感的方法;③分析了IGBT的一種失效機(jī)理,發(fā)現(xiàn)反向恢復(fù)引起的二極管過壓失效比IGBT關(guān)斷過壓失效更容易發(fā)生,應(yīng)給予特別關(guān)注;④對不同公司相同IGBT結(jié)構(gòu)的半橋功率模塊進(jìn)行測試和比較,為器件選型提供指導(dǎo);⑤研究了一種新型拓?fù)涞娜娖絀GBT功率模塊(optimizedA(T-type)-3levelcircuit),結(jié)合準(zhǔn)
5、在線分析方法,比較了新型三電平電路和NPC三電平電路的器件損耗,結(jié)果顯示T型三電平電路的總導(dǎo)通損耗比NPC型三電平小,開關(guān)損耗比NPC型三電平大,在一定的開關(guān)頻率范圍內(nèi)T型三電平電路具有器件損耗小的優(yōu)勢。
由于精確的IGBT物理解析模型很難實現(xiàn),本文避開IGBT的工作物理機(jī)理,結(jié)合測試平臺的大量實驗建立了一種IGBT開關(guān)特性的實驗?zāi)P汀谡`差反向傳播算法(backpropagation,BP)的IGBT開關(guān)特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6、預(yù)測模型,實現(xiàn)了對IGBT在實際工況下的開關(guān)特性參數(shù)如器件電氣應(yīng)力、開關(guān)損耗等的精確預(yù)測。與物理解析模型相比,基于實驗數(shù)據(jù)的開關(guān)特性預(yù)測模型容易建立且使用方便,可以對用戶購買的器件做定制的預(yù)測模型,具有較高的預(yù)測精度。
針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點數(shù)、網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)期望誤差和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值與閾值矩陣對網(wǎng)絡(luò)性能影響大、憑經(jīng)驗和試湊法設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對性能的影響不可控、尋優(yōu)容易陷入局部極小值且無法逃離極值點等局限性,本文進(jìn)一步引入
7、全局優(yōu)化算法對開關(guān)特性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行改進(jìn):采用遺傳優(yōu)化算法對隱層節(jié)點數(shù)和目標(biāo)期望誤差進(jìn)行混合整數(shù)規(guī)劃;分別采用遺傳算法、模擬退火算法和粒子群算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值矩陣進(jìn)行優(yōu)化,大大改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測性能。
經(jīng)過大量實驗數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型能以較高精度預(yù)測IGBT在不同的環(huán)路寄生電感、集電極電壓、集電極電流、器件結(jié)溫、驅(qū)動電阻和驅(qū)動電壓下硬開關(guān)狀態(tài)的開關(guān)特性參數(shù)。通過對開關(guān)特
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