基于PSO-BP神经网络的IGBT结温在线预测

• 作者: 李静宇
• 来源期刊: 电力电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘栅双极型晶体管 结温 在线预测
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 电力电子器件和电力电子系统的可靠性|Reliability of Power Electronic Devices and Power Electronic Systems
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TN3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-100X.2021.12.013

摘要

针对目前在线监测绝缘栅双极型晶体管(IGBT)结温存在的测量误差大以及检测电路复杂的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)-反向传播(BP)神经网络的IGBT结温在线提取技术.首先搭建饱和压降平台提取IGBT的饱和压降和集电极电流作为温敏电参数,表征其与IGBT模块结温的关系;然后结合试验数据建立基于PSO-BP算法的结温预测模型,经过训练得到最优网络模型;再将最优网络移植到可编程芯片现场可编程门阵列(FPGA)中,仿真验证FPGA输出结温的准确性;最后搭建结温预测实验平台在线预测IGBT的结温.仿真和实验结果表明,PSO-BP算法的拟合优度达到0.9937,FPGA输出的预测结温能够很好地跟踪实际值,表明所提出方案的准确性和有效性.