[發明專利]一種用于柵控器件的集電極電流軟測量方法有效
| 申請號: | 201710879802.8 | 申請日: | 2017-09-26 |
| 公開(公告)號: | CN107622167B | 公開(公告)日: | 2020-04-17 |
| 發明(設計)人: | 李澤宏;曾瀟;吳玉舟;萬佳利 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G01R31/26 | 分類號: | G01R31/26 |
| 代理公司: | 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232 | 代理人: | 葛啟函 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 器件 集電極 電流 測量方法 | ||
1.一種用于柵控器件的集電極電流軟測量方法,其特征在于,包括解析軟測量建模、經驗數據軟測量建模和測量階段,
所述解析軟測量建模包括如下步驟:
1.1建立所述柵控器件的穩態電流解析模型;
1.2建立所述柵控器件的瞬態電流解析模型;
1.3根據所述柵控器件的穩態電流解析模型和瞬態電流解析模型建立所述柵控器件的全局電流解析模型,篩選所述柵控器件的關鍵參數;
所述經驗數據軟測量建模包括如下步驟:
2.1建立所述柵控器件的應用電路,并在所述應用電路上設置步驟1.3篩選出的所述關鍵參數的測量接口;
2.2在步驟2.1建立的應用電路中采集多組測試數據,所述測試數據包括所述解析軟測量建模篩選出的所述柵控器件的關鍵參數和對應的柵控器件的集電極電流;
2.3根據步驟2.2采集的多組測試數據建立統計數據模型,即利用機器學習算法建立所述關鍵參數與對應的柵控器件的集電極電流之間的關系;
所述測量階段為:在柵控器件應用電路中,實時采集所述關鍵參數,并將采集的關鍵參數帶入經驗數據軟測量建模建立的統計數據模型進行計算,得到所述柵控器件的集電極電流。
2.根據權利要求1所述的用于柵控器件的集電極電流軟測量方法,其特征在于,所述關鍵參數包括能夠直接測量的過程參數和由所述過程參數推導的在線應用參數。
3.根據權利要求2所述的用于柵控器件的集電極電流軟測量方法,其特征在于,所述柵控器件為絕緣柵雙極晶體管時,所述過程參數包括絕緣柵雙極晶體管的柵電流IG、絕緣柵雙極晶體管集電極和發射極之間的電壓VCE、絕緣柵雙極晶體管柵極和發射級之間的電壓VGE和絕緣柵雙極晶體管的溫度T,所述在線應用參數包括絕緣柵雙極晶體管的柵電荷QG和絕緣柵雙極晶體管的閾值電壓VTH,所述絕緣柵雙極晶體管的柵電荷QG通過對所述絕緣柵雙極晶體管的柵電流IG積分得到,所述絕緣柵雙極晶體管的閾值電壓VTH根據所述柵控器件的數據手冊確定。
4.根據權利要求3所述的用于柵控器件的集電極電流軟測量方法,其特征在于,所述機器學習算法包括聚類算法和神經網絡算法,
所述聚類算法用于將所述關鍵參數進行分類,得到所述絕緣柵雙極晶體管開關過程中各個工作狀態之間的邊界,劃分出所述絕緣柵雙極晶體管的開通、穩態和關斷三個工作狀態;
所述神經網絡算法用于學習并得到所述絕緣柵雙極晶體管的關鍵參數與集電極電流之間的關系,在所述聚類算法劃分出的不同工作狀態內,所述神經網絡算法分別將所述關鍵參數擬合到所述集電極電流曲線,得到滿足誤差要求的關鍵參數與集電極電流之間的關系。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于電子科技大學,未經電子科技大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201710879802.8/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





