Zhiliang Xu · Huimin Wang · Xinglai Ge · Yichi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月

基于温度敏感电参数（TSEP）的方法能够实现功率器件结温的精确监测（JTM）。然而，大多数温度敏感电参数易受负载电流和器件老化的影响而产生误差，从而降低了结温监测的准确性。为解决这一问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）模型的结温监测方法，以应对这两个因素带来的不利影响。在该方法中，选择开通集电极电流（$I_{C}$）作为温度敏感电参数，并通过数学模型深入分析了开通集电极电流的温度特性。此外，通过大量双脉冲测试全面研究了开通集电极电流的参数相关性。考虑到实际中负载电流影响显著且频繁变化的...

解读: 该CNN结温监测技术对阳光电源功率器件热管理具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的SiC/GaN功率模块，通过实时监测IGBT/MOSFET结温实现预测性维护。相比传统TSEP方法，CNN自动特征提取克服了非线性补偿难题，无需额外传感电路即可从开关波形获取温度信息，适...