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基于神经网络的功率模块开关损耗预测
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN926-34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:河北工业大学电气工程学院,天津300130
  • 相关基金:国家科技支撑计划(2015BAA09801);国家自然科学基金资助项目(51377044);河北省科技计划项目(14214503D;13214303D),
作者: 李志刚, 梅霜
中文摘要:

功率半导体器件的开关损耗的准确预测和评估对研究系统设计、选择合适的散热系统和提高系统的可靠性都是很重要的。采用功率半导体器件的开关动态测试系统,可以自动调整直流母线电压、集电极电流、门极驱动电压和开关频率,记录开关动态电压、电流波形,计算获得大量的损耗数据。通过建立人工神经网络模型对开关损耗预测,并改变模型参数进行分析与研究,获取最佳模型。

英文摘要:

The accurate prediction and evaluation for switching loss of power semiconductor devices are very important to study the system design, select the suitable cooling system, and improve the system reliability. The switch dynamic testing system of power semiconductor devices can automatically adjust the DC bus voltage, collector current, gate driving voltage and switching frequency, record the switch dynamic voltage and current waveforms, and obtain the massive loss data by calculation. The neural network model was established to predict the switching loss, and change the model parameters for analysis and study, so as to obtain the best model.

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期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245