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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...