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用于拓扑持续时间不确定的开关模式电源转换器参数辨识的扩展物理信息神经网络
Extended Physics-Informed Neural Networks for Parameter Identification of Switched Mode Power Converters With Undetermined Topological Durations
Yangxiao Xiang · Hongjian Lin · Henry Shu-Hung Chung · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
对于拓扑持续时间不确定的开关模式功率转换器而言，进行高精度参数识别颇具挑战，因为诸如开关时刻和拓扑转换时的电路状态变量等物理信息，对于实现这一目标至关重要。在传统的基于物理模型的解决方案中，需要额外的测量电路来弥补拓扑转换时未知物理信息的缺失，否则就必须牺牲精度。为避免使用不必要的额外硬件，本文提出了一种扩展物理信息神经网络（e - PINN），它将伪标签生成网络集成到分段物理信息神经网络中。该网络能够精确识别关键系统参数，以及每个拓扑的持续时间和拓扑转换时的系统状态。在工作于不连续导电模式（D...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于扩展物理信息神经网络（e-PINN）的参数识别技术具有显著的应用价值。该技术针对开关电源变换器在拓扑持续时间不确定情况下的参数识别难题，提出了无需额外硬件即可实现高精度识别的解决方案，这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域的核心需求高度契合。 在实际应用层面，该技术...
利用转移的LPCVD生长h-BN缓解AlGaN/GaN HEMT中的自加热效应
Mitigation of self-heating in AlGaN/GaN HEMTs using transferred LPCVD-grown h-BN
Cheng Chang · Kad Dokwan Kook · Chenyang Lin · Xiang Zhang 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
本文报道了一种通过转移低压化学气相沉积（LPCVD）生长的六方氮化硼（h-BN）来有效缓解AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）中自加热效应的方法。将高质量h-BN薄膜集成于器件沟道附近，显著提升了横向热导率，改善了热量耗散。实验结果显示，器件的结温明显降低，连续工作下的温度上升减少了约40%，同时保持了良好的电学性能。该策略为提升第三代半导体器件的热管理能力提供了可行路径。
解读: 该研究提出的h-BN散热方案对阳光电源的GaN功率器件应用具有重要参考价值。通过LPCVD生长h-BN提升横向热导率的方法,可显著改善SG系列高频光伏逆变器和ST系列储能变流器中GaN器件的散热性能,有助于提高功率密度。结温降低40%的效果对车载OBC等对功率密度要求高的产品尤为重要。这一散热创新为...