找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
基于物理信息深度学习与稀疏数据的电力电子器件剩余寿命预测
Remaining Useful Life Prediction of Power Electronic Devices With Physics-Informed Deep Learning and Sparse Data
Le Gao · Chaoming Liu · Yiping Xiao · Chunhua Qi 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
准确预测碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）的剩余使用寿命（RUL）对于确保电力电子系统的可靠性至关重要，特别是在辐射环境下。然而，大多数现有的深度学习方法依赖于密集采样的退化数据，使其不适用于退化观测数据有限的稀疏数据条件。为解决这一局限性，我们提出了一种用于稀疏RUL预测的物理信息深度学习（PIDL）方法。该方法通过定制的物理信息损失函数，将总电离剂量引起的退化机制（具体为界面和氧化物陷阱电荷积累）融入基于Transformer的神经网络架构中。这种损失函数明确惩罚与导通状态电...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对碳化硅MOSFET剩余寿命预测的物理信息深度学习技术具有重要的战略价值。作为光伏逆变器和储能系统的核心功率器件，碳化硅MOSFET的可靠性直接关系到我们产品在全生命周期内的性能表现和运维成本。 该技术的核心优势在于解决了稀疏数据条件下的寿命预测难题。在实际应用场景...
热界面材料对半导体功率模块中器件热耦合影响的研究
Impact of Thermal Interface Materials on the Device Thermal Coupling in Semiconductor Power Modules
Xiang Li · Guiqin Chang · Matthew Packwood · Qiang Xiao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
本文研究了不同热界面材料（TIMs）对半导体功率模块内部器件间热耦合的影响。具体而言，针对配备续流快速恢复二极管（FRDs）的绝缘栅双极型晶体管（IGBT）功率模块，采用两种热界面材料，即导热硅脂和石墨片进行研究。首先对功率模块内部芯片间的热耦合进行了理论分析，随后给出了数值模拟和实验测试结果。结果之间的一致性验证了热界面材料的热导率越低，芯片间的热耦合越强。由于自热热阻和耦合热阻均取决于热界面材料的热导率，因此对二者在总热阻中的贡献比例变化进行了量化。此外，还表征了热界面材料对IGBT芯片和F...
解读: 作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，阳光电源的核心产品高度依赖IGBT功率模块的热管理性能。该论文针对导热界面材料（TIM）对功率半导体器件热耦合影响的研究，对我司产品可靠性提升具有重要参考价值。 在大功率光伏逆变器和储能变流器中，IGBT与续流二极管（FRD）的热耦合效应直接影响系统的功率...