基于改进最小二乘支持向量机的IGBT模块键合线状态评估方法研究

• 作者: 何怡刚 朋张胜 李兵 李凯伟
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: IGBT模块 键合线老化 在线监测 最小二乘支持向量机 状态评估
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 170-176
• 页数: 7页
• 分类号: TN335
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902233

摘要

针对现有的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)功率模块键合线状态评估方法存在故障指示参数提取复杂、未考虑工作条件变化以及时效性不高等问题,提出基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的IGBT模块键合线状态评估方法.首先搭建H桥逆变器电路和VC(ε)在线测量电路.其次对IGBT模块进行人为的键合线拆断实验,建立环境温度、正向导通电流和饱和压降的三维数据模型.最后利用GA优化后的LS-SVM对三维数据模型进行状态评估.由三维数据模型可知,健康的IGBT和键合线断裂的IGBT在饱和压降曲面上具有很好的区分度.经过算法分析得出,GA-LS-SVM对IGBT键合线故障等级分类的总准确率达到96.67％,比标准SVM提高13.3％,比LS-SVM提高6.7％,且运行时间明显减少.研究结果表明,该方法可以有效实现对IGBT模块键合线故障的在线监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵		68	392	10.0	17.0
2	何怡刚		175	1119	17.0	26.0
3	李凯伟		2	0	0.0	0.0
4	朋张胜		3	0	0.0	0.0