一种基于BPNN的IGBT键合线老化监测方法

本发明属于功率器件健康状态监测，尤其涉及一种基于bpnn的igbt键合线老化监测方法。

背景技术：

1、由于对新的能量转换范式的需求不断增加，更加需要高效、高功率密度转换器的可靠运行。特别是功率转换器中的功率模块，例如绝缘栅双极晶体管(igbt)模块是至关重要的，因为它们需要实现能量转换和功率控制的任务。然而，igbt模块由于其高故障率而被认为是功率转换器可靠性下降的主要原因之一。在igbt模块的许多故障类型中，键合线退化问题尤为突出。从这个意义上说，为了保证功率转换器的可靠性，需要精确的接合线老化监测。

2、在键合线老化的影响下，igbt模块的电气参数将经历明显的变化。由于这种独特的特性，间接监测方法通过监测与老化相关的电参数来完成键合线老化监测的任务，这些电参数适用于在线应用，具有易于实现和高度灵活性的优点。对于间接键合线老化监测方法，电参数的选择很重要，并且已经在探索合适的电参数方面进行了相当多的尝试。其中，导通压降电压(on-state voltage drop,ovd)是最为常用的监测指标之一。然而，这种键合线老化监测方法仅在接近恒定的结温度下工作良好，并且在结温度波动时表现不佳，并不同负载电流的情况下性能恶化。这些问题限制了ovd作为指标在键合线老化监测中的应用。

技术实现思路

1、尽管许多方法都利用ovd对igbt(insulated ga1te bipolar transistor)键合线进行老化监测，但这些方法中的大多数都受到结温度波动和负载电流依赖性等挑战性问题的困扰。因此，需要进一步寻求创新的解决方案。有鉴于此，本发明提供一种基于反向传播神经网络(back propagation neural networks,bpnn)的igbt键合线老化监测方法。

2、本发明的一种基于bpnn的igbt键合线老化监测方法，利用导通压降电压ovd作为监测参数，结合反向传播神经网络bpnn排除结温波动和负载电流的影响，为igbt模块在不同操作条件下提供键合线老化程度的准确信息；具体包括以下步骤：

3、步骤1：数据采集。

4、基于双脉冲实验平台，设置不同实验条件，并开展实验以获得不同条件下的ovd数据；实验条件设置包括：负载电流、键合线剥离根数、igbt芯片温度；其中键合线剥离根数由少至多依次模拟键合线老化程度由小至大。

5、步骤2：预处理。

6、对双脉冲实验的收集的ovd数据进行滤波以减轻噪声的影响，并从这些过滤后的数据中提取ovd的特征；同时，对提取的ovd特征进行归一化，以消除维数影响并消除奇异样本。

7、使用最大-最小归一化方法使提取的特征在[0,1]的范围内归一化，其描述为：

8、

9、其中，xi，xmin和xmax分别是训练样本的归一化特征、训练样本的i维特征、训练样例的最小值和最大值。

10、步骤3：样本划分。

11、以训练集的数量与测试集的数量的适当比例，将ovd的处理特征进一步划分为训练集和测试集，这里ovd的80％的样本用于训练集，而测试集包括ovd的20％的样本。

12、步骤4：模型训练。

13、首先执行bpnn的架构和bpnn的初始化；输入层神经元的数量是样本特征的维度，而隐藏层神经元的数目是根据bpnn的测试结果确定的；激活函数在bpnn中显示出高度的重要性，并且在bpnn中将使用不同类型的激活函数，如(2)-(4)所示；也就是说，在输入层和隐藏层中分别采用sigmod函数和tansig函数；而输出层使用purelin函数作为激活函数。

14、

15、

16、purelin(x)＝x(4)

17、bpnn的初始化主要关注训练次数和训练目标分别设置为300和0.01；学习率被设置为0.02。

18、在训练集中，使用levenberg-marquardt方法来实现最小化bpnn的参考和输出之间的误差的任务，采用高斯-牛顿算法对bpnn的参数进行迭代优化，同时，在bpnn中引入衰减系数以实现快速收敛。

19、步骤5：模型验证。

20、将模型测试集用于验证模型效果，模型输出的结果与测试集结果进行对比，如对比结果误差在可接受范围之内，则认为模型有较好的监测效果。

21、本发明的有益技术效果为：

22、1、本发明采用igbt导通压降作为指标进行键合线老化状态监测，实际运用中所需测量量仅为一个，降低了对测量设备的需求，减小了测量难度，有利于方法在实际工况下的运用。同时，导通压降对键合线老化有良好的灵敏度，保证了所提键合线老化监测方法的辨识度。

23、2、本发明采用反向传播神经网络降低除老化外的客观因素对辨识结果的影响，实现负载电流和结温变化工况下的键合线老化状态的准确估计。

24、3、本发明具有较好地的适用性，可以适用于不同拓扑结构以及不同功率器件组成的变流器系统中。

技术特征：

1.一种基于bpnn的igbt键合线老化监测方法，其特征在于，利用导通压降电压ovd作为监测参数，结合反向传播神经网络bpnn排除结温波动和负载电流的影响，为igbt模块在不同操作条件下提供键合线老化程度的准确信息；具体包括以下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于BPNN的IGBT键合线老化监测方法，具体为：通过双脉冲实验获取不同实验条件下的IGBT键合线老化状态的特征信息，即导通压降OVD；接着，将不同工作条件下的特征信息按照一定比例拆分为训练集与测试集，作为键合线老化监测模型的输入；在此基础上，选择合适的学习率并使用L‑M方法来实现BPNN的参考和输出之间误差的最小化，以排除温度和负载电流的影响，最终获取键合线状态监测的最优模型，以期实现对IGBT键合线老化状态的准确监测。本发明在键合线监测方面表现出令人满意的性能，并在避免结温波动和负载电流依赖性的影响方面具有一定优势，可以在实际的工业应用中对键合线老化状态实现监测。

技术研发人员：许智亮,王惠民,付仲江,梁耕乐,葛兴来,王轶
受保护的技术使用者：西南交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27