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基于数据驱动机器学习框架的功率循环测试下IGBT模块失效模式分类
Failure Mode Classification of IGBT Modules Under Power Cycling Tests Based on Data-Driven Machine Learning Framework
Xin Yang · Yue Zhang · Xinlong Wu · Guoyou Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年12月
在功率循环测试（PCT）中预先识别IGBT模块的失效模式至关重要，这不仅有助于精确应用失效物理寿命预测方法，还能优化IGBT设计。然而，针对不同IGBT模块建立准确且通用的离线失效模式分类方法仍具挑战。本文提出了一种基于数据驱动机器学习的框架，旨在实现高效、准确的失效模式分类。
解读: IGBT模块是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器及风电变流器的核心功率器件。该研究提出的数据驱动失效分类方法，能显著提升公司对核心功率器件在极端工况下的可靠性评估能力。建议将此机器学习框架集成至iSolarCloud智能运维平台或研发测试环节，通过...
氮化镓高电子迁移率晶体管
GaN-based HEMTs）击穿特性表征方法分析
Sheng Lei Zhao · Bin Hou · Wei Wei Chen · Min Han Mi 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年2月
本文通过研究关断状态漏电流和击穿曲线，分析了GaN HEMT的击穿特性表征方法。研究发现，在七种常规击穿曲线中，仅有两种能通过传统三端击穿表征方法合理呈现，并针对其余五种击穿类型进行了深入探讨。
解读: 随着阳光电源在户用光伏逆变器及小型化充电桩领域对功率密度要求的不断提升，GaN器件的应用成为关键技术趋势。本文提出的击穿特性表征方法，对于优化阳光电源功率模块的选型、提升高频变换器的可靠性设计具有重要参考价值。建议研发团队将此表征方法引入GaN器件的入库测试与失效分析流程中，以更精准地评估器件在极端...