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基于人工神经网络的SiC MOSFET功率模块开关损耗预测
ANN-Assisted Switching Loss Prediction for SiC MOSFET Power Module
Youyang Wang · Wenxiao Wang · Shilong Zhu · Hui Zhu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
准确快速地确定开关损耗对于SiC MOSFET功率模块的能耗评估和系统散热设计至关重要。然而，传统方法难以兼顾建模复杂度和预测精度。本文提出了一种有效的开关损耗预测方法，利用人工神经网络（ANN）实现高精度与低复杂度的平衡。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。随着公司组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统向高功率密度、高效率方向演进，SiC器件的应用日益普及。该ANN辅助预测方法可直接优化逆变器及PCS的散热设计，减少过设计带来的成本浪费，并提升系统在极端工况下的热管理精度。建议研发团队将...
基于沟道耗尽行为的蓝宝石衬底AlGaN/GaN MIS-HEMT多场板缺陷诊断
Defect Diagnosis of AlGaN/GaN MIS-HEMTs With Multiple Field Plates Based on the Channel Depletion Behavior
Youyang Wang · Jingwen Guan · Liyan Huang · Yu Sun 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年11月
本文研究了蓝宝石衬底上具有三重场板结构的耗尽型AlGaN/GaN金属-绝缘体-半导体高电子迁移率晶体管的沟道耗尽行为，并分析了器件中的缺陷态。通过高压栅极和漏极电容-电压（CV）测量，结合电容分布模型与TCAD仿真，揭示了AlGaN/GaN界面及GaN沟道层中二维电子气（2DEG）的逐级耗尽机制。时间相关恢复测试与CV滞后测量表征了电压应力对缺陷态的影响，频变和温变CV测量进一步揭示了AlGaN与GaN层中的深能级缺陷及温度诱导的2DEG扩散效应。研究结果为高应力与高温环境下GaN HEMT的结...
解读: 该GaN MIS-HEMT缺陷诊断技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。研究揭示的沟道耗尽机制与深能级缺陷特性，可直接指导ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中GaN器件的选型与可靠性评估。多场板结构的高压特性分析为1500V光伏系统和大功率储能系统的GaN器件应用提供设计依据。时间相关恢复测试...