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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...
一种基于电磁声纹的IGBT器件多工况老化状态诊断方法
An Electromagnetic Voiceprint Method for Aging Condition Diagnosis of IGBT Devices Under Multiple Operating Conditions
Shuzhi Wen · Bingkun Wei · Lisha Peng · Shisong Li 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
功率器件的健康状态监测对其安全可靠运行至关重要。近年来，开关瞬态电磁声纹（EMVP）信号成为评估器件健康状态的新颖指标。然而，现有基于EMVP的老化状态识别依赖人工判读，准确率较低。本文提出一种适用于多种工况的IGBT器件电磁声纹健康监测方法，构建了时空特征融合交叉注意力神经网络用于老化状态识别。实验结果表明，该网络对IGBT老化状态的识别准确率超过95%。同时引入迁移学习策略，提升了模型在小样本数据下的有效性与泛化能力，实现了多工况下IGBT器件老化状态的快速精确评估。
解读: 该IGBT电磁声纹诊断技术对阳光电源核心产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，IGBT作为关键功率器件，其健康状态直接影响系统可靠性。该方法通过时空特征融合神经网络实现95%以上的老化识别准确率，可集成至iSolarCloud智能运维平台，实现从人工判读到...