基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法技术

本发明专利技术提供了一种基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，包括如下步骤：S1、建立样本集，所述样本集的数据包括IGBT模块中各功率元件的损耗数据及对应的结温数据；S2、以所述损耗数据为输入、以所述结温数据为期望输出，建立BP神经网络的结构；S3、对所述BP神经网络进行网络训练；S4、将所述损耗数据输入至已训练好的所述BP神经网络中，计算实际输出；S5、对比所述实际输出与所述期望输出，判断误差是否在预设范围内：S6、若是，则使用当前BP神经网络进行仿真预测；S7、若否，则调整当前BP神经网络的结构，并返回步骤S3。通过本发明专利技术的方法可以实时准确得到IGBT模块结温的要求。

Calculation of IGBT module temperature based on BP neural network

【技术实现步骤摘要】
基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法
本专利技术涉及电力电子
，尤其涉及一种基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法。
技术介绍
IGBT模块应用在电动汽车电驱动系统，要应对电动汽车的频繁启动以及急停等工况，此时常工作在功率波动的恶劣条件下，因此IGBT模块需承受交变的热应力冲击，使得IGBT模块易发生疲劳、老化以及失效等问题，增加发生故障的概率。因此，IGBT模块的可靠性关系着电动汽车的安全运行。只有实时掌握模块运行状态参数，才能科学地、准确地做出预判，避免发生重大事故。研究发现，由于IGBT模块内部材料的热膨胀系数不同，在结温温度循环波动下，模块内部连接处的热应力不同，长期承受结温温度循环容易导致器件失效。器件工作结温越高，安全裕度越小；结温波动越大，热循环寿命越短。因此，IGBT模块结温的实时监测对实现功率器件状态监测、故障预判断以及结温控制具有重要的意义。以往有许多关于IGBT模块结温的研究和应用，大多阐述了利用建立热网络的方法计算结温，而热网络中热节点的选择与IGBT模块的结构密切相关，IGBT结构的变动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、建立样本集，所述样本集的数据包括IGBT模块中各功率元件的损耗数据及对应的结温数据；/nS2、以所述损耗数据为输入、以所述结温数据为期望输出，建立BP神经网络的结构；/nS3、对所述BP神经网络进行网络训练；/nS4、将所述损耗数据输入至已训练好的所述BP神经网络中，计算实际输出；/nS5、对比所述实际输出与所述期望输出，判断误差是否在预设范围内：/nS6、若是，则使用当前BP神经网络进行仿真预测；/nS7、若否，则调整当前BP神经网络的结构，并返回步骤S3。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、建立样本集，所述样本集的数据包括IGBT模块中各功率元件的损耗数据及对应的结温数据；
S2、以所述损耗数据为输入、以所述结温数据为期望输出，建立BP神经网络的结构；
S3、对所述BP神经网络进行网络训练；
S4、将所述损耗数据输入至已训练好的所述BP神经网络中，计算实际输出；
S5、对比所述实际输出与所述期望输出，判断误差是否在预设范围内：
S6、若是，则使用当前BP神经网络进行仿真预测；
S7、若否，则调整当前BP神经网络的结构，并返回步骤S3。


2.如权利要求1所述的基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，各所述功率元件为所述IGBT模块中所有的IGBT芯片和二极管。


3.如权利要求2所述的基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，所述IGBT芯片的损耗为IGBT导通损耗和IGBT开关损耗之和，所述二极管的损耗的为二极管导通损耗和二极管反向恢复损耗之和。


4.如权利要求1～3任一项所述的基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，在进行步骤S3之前，对所述样本集中的损耗数据和结温数据做归一化处理。


5.如权利要求4所述的基于BP神经网络计算IGBT模块温度的方法，其特征在于，步骤S3包括如下步骤：
S3-1、网络初始化；
S3-2、输入所述损耗数据，计算实际输出；
S3-3...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩伟，肖洋，任广辉，张国亮，
申请(专利权)人：上海金脉电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31