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上海申思特自動化設備有限公司

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中高壓功率IGBT模塊歐瑪爾OMAL開關特性測試
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更新時間:2016-12-19 16:58:00瀏覽次數:822

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【簡單介紹】
中高壓功率IGBT模塊歐瑪爾OMAL開關特性測試
絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)廣泛應用于中大功率變流器中,其OMAL開關特性決定了器件的OMAL開關損耗、電氣應力、裝置Z高可應用的OMAL開關頻率、功率密度、電磁兼容性以及散熱結構設計等,直接影響設備的性能和壽命。
【詳細說明】

中高壓功率IGBT模塊歐瑪爾OMAL開關特性測試
絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)廣泛應用于中大功率變流器中,其OMAL開關特性決定了器件的OMAL開關損耗、電氣應力、裝置zui高可應用的OMAL開關頻率、功率密度、電磁兼容性以及散熱結構設計等,直接影響設備的性能和壽命。IGBT在實際工況下的OMAL開關特性與工作環境參數密切相關,研究功率OMAL開關器件的OMAL開關特性是正確設計變流器、改善變流器性能、提高變流器變換效率和確保功率器件及電力設備安全的重要前提。

中高壓功率IGBT模塊歐瑪爾OMAL開關特性測試
中高壓IGBT功率器件OMAL開關時間短,電壓、電流變化率大,上升和下降沿產生大量電磁干擾,給OMAL開關特性的測量帶來很大挑戰。首先對中高壓大功率IGBT模塊的OMAL開關特性測試展開研究,提出了一種全電壓等級的功率器件OMAL開關特性測試系統的設計準則,在該準則指導下設計和研制了一臺通用型中高壓大功率IGBT器件OMAL開關特性自動測試平臺。該測試平臺可用于多種拓撲和封裝結構的功率IGBT模塊OMAL開關特性測試,zui高測試電壓為5000V,zui大測試電流為1500A,實現了:根據用戶需求自動調節IGBT的工作環境參數;精確記錄功率IGBT模塊OMAL開關特性瞬態波形;自動完成示波器設置、多組工作點重復測試和測試數據的自動保存;獲得器件定制的OMAL開關特性資料和器件OMAL開關特性隨多維環境參數的變化趨勢,為變換器設計、變換器性能優化和評估,以及器件的損耗計算提供實驗基礎和指導;記錄器件故障瞬態,為失效分析提供依據。利用測試平臺,進一步測試和研究了不同拓撲、技術和容量的IGBT功率模塊,獲得了功率模塊各OMAL開關特性參數隨環境參數的多維分布趨勢。通過對不同技術和容量的IGBT功率模塊進行測試:析了環路寄生電感對IGBTOMAL開關過程的影響;提出了一種通過實驗波形提取功率模塊內部寄生電感的方法;分析了IGBT的一種失效機理,發現反向恢復引起的二極管過壓失效比IGBT關斷過壓失效更容易發生,應給予特別關注;對不同公司相同IGBT結構的半橋功率模塊進行測試和比較,為器件選型提供指導;研究了一種新型拓撲的三電平IGBT功率模塊(optimized A(T-type)-3level circuit),結合準在線分析方法,比較了新型三電平電路和NPC三電平電路的器件損耗,結果顯示T型三電平電路的總導通損耗比NPC型三電平小,OMAL開關損耗比NPC型三電平大,在一定的OMAL開關頻率范圍內T型三電平電路具有器件損耗小的優勢。由于精確的IGBT物理解析模型很難實現,避開IGBT的工作物理機理,結合測試平臺的大量實驗建立了一種IGBTOMAL開關特性的實驗模型——基于誤差反向傳播算法(backpropagation, BP)的IGBTOMAL開關特性神經網絡預測模型,實現了對IGBT在實際工況下的OMAL開關特性參數如器件電氣應力、OMAL開關損耗等的精確預測。與物理解析模型相比,基于實驗數據的OMAL開關特性預測模型容易建立且使用方便,可以對用戶購買的器件做定制的預測模型,具有較高的預測精度。針對BP神經網絡隱含層的節點數、網絡的目標期望誤差和神經網絡的初始權值與閾值矩陣對網絡性能影響大、憑經驗和試湊法設計網絡結構對性能的影響不可控、尋優容易陷入局部極小值且無法逃離極值點等局限性,進一步引入全局優化算法對OMAL開關特性的BP神經網絡預測模型進行改進:采用遺傳優化算法對隱層節點數和目標期望誤差進行混合整數規劃;分別采用遺傳算法、模擬退火算法和粒子群算法對神經網絡的初始權值和閾值矩陣進行優化,大大改善了BP神經網絡模型的預測性能。經過大量實驗數據的訓練,用改進的BP神經網絡預測模型能以較高精度預測IGBT在不同的環路寄生電感、集電極電壓、集電極電流、器件結溫、驅動電阻和驅動電壓下硬OMAL開關狀態的OMAL開關特性參數。

中高壓功率IGBT模塊歐瑪爾OMAL開關特性測試
通過對OMAL開關特性的高精度預測,可以對器件進行模擬實際工況的準在線分析,計算器件損耗和系統效率,評估器件的電壓、電流過沖和系統可靠性,優化硬件電路的寄生參數,合理設計死區時間,對工程師進行散熱設計、電路設計、結構設計和裝置性能評估具有很大的指導意義。



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