基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法，具体为：利用双脉冲实验获取开通栅极电压全局特征信息并拆分为训练集与测试集，作为键合线断裂监测模型的输入；在此基础上，结合线性判别分析LDA和支持向量机SVM降低客观因素的影响，获取键合线断裂监测最优模型，实现IGBT键合线健康状态的准确监测。本发明专利技术适用于变流器实际运行工况，并且该键合线健康状态监测方案具有易于实现，方便直接，鲁棒性强的特点，弥补了现有基于功率回路电气特征参数的键合线健康状态监测方法中参数提取困难、安全性差、受到IGBT结温和负载电流工况变化等因素干扰的技术问题。和负载电流工况变化等因素干扰的技术问题。和负载电流工况变化等因素干扰的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法


[0001]本专利技术属于功率器件健康状态监测
，具体涉及一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法。

技术介绍

[0002]绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)以其导通压降低、功率密度大、开关速度快等显著特点而被广泛应用于轨道交通、新能源发电和电动汽车等领域。
[0003]然而，复杂的工况导致IGBT成为变流器中最易发生失效的部件之一，其中，键合老化作为IGBT模块的常见失效模式之一，严重降低IGBT的可靠性。监测键合线的老化失效进程，提前更换键合线已存在明显劣化的IGBT模块，可有效保证变流器的可靠运行。
[0004]由于IGBT模块键合线老化进程与其电气特征参数变化之间存在联系，现有的键合线老化监测方法主要围绕IGBT模块功率回路的电气特征参数开展。然而，基于功率回路电气特征参数的IGBT键合线老化监测方案存在参数提取困难，易受到多种因素的干扰(如：IGBT模块结温、负载电流等)，实际应用困难。更为严重的是，部分功率回路的电气特征参数提取需要特定的驱动电路，而且需要向设备注入短路电流，存在较大的安全隐患，难以保障变流器电力电子系统安全可靠运行。

技术实现思路

[0005]鉴于现有的IGBT键合线老化健康状态监测技术的不足，本专利技术提供一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法。
[0006]本专利技术的一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：利用双脉冲平台开展键合线剪断实验获取键合线断裂根数与开通栅极电压全局特征数据，并对数据样本进行设置标签、降噪滤波和归一化等数据前处理。
[0008]开通栅极电压全局特征数据为开通瞬态中栅极电压的全体数据点，全体数据点具体定义范围为开通瞬态过程中栅极电压从关断值V
G(OFF)
达到稳定值V
G(ON)
过程中的全部数据点。
[0009]步骤2：将数据样本划分为训练集与测试集，两者比例为从7:3到4:6，训练集与测试集分别用于对键合线断裂监测模型进行训练与测试。
[0010]步骤3：采用有监督的线性判别分析LDA对开通栅极电压全局特征数据进行降维，再利用支持向量机SVM对降维空间中的样本的断裂根数信息进行判别。
[0011]LDA的目标在于利用已有的样本标签信息，寻找某一投影方向，使得降维后数据在低维空间中同类标签样本间的分离程度最小，而不同类标签样本间的分离程度最大。
[0012]针对多类别的降维问题，LDA中最优投影方向的寻找可转为式(1)的优化求解：
[0013][0014]式中，w1‑
w
d
所寻找的d个正交投影向量，W表示张成的投影空间；S
b
和S
w
分别是类间散度矩阵和类内散度矩阵，用以表征样本在类间及类内的离散程度。
[0015]当式(1)取得极大值时，则表明经过W矩阵变换后的数据样本在新特征空间中同类样本间相互靠近，而不同类的样本相互远离。
[0016]SVM的核心在于高维映射空间中最优超平面的寻找，如式(2)所示：
[0017][0018]式(2)中，w1‑
w
n
和b为超平面的相关参数，W表示由w1‑
w
n
组成的矩阵，则表示某种从低维向高维空间的映射关系；SVM的优化目标函数表示如式(3)所示：
[0019][0020]式(3)中，ξ
i
是为了增加SVM算法对分类误差的容忍能力而引入的松弛因子；C表示惩罚因子，用于限制松弛因子的大小，当惩罚因子越大，允许的分类误差的越小，反之，则允许的分类误差越大；关于映射利用设定的核函数去替代其完成高维空间中的内积运算，从而间接实现上述SVM优化问题的求解。
[0021]在取得上述参数后，样本将在高维映射空间中按照式(4)进行划分：
[0022][0023]式(4)中，x
i
表示数据样本，y
i
表示SVM给出的分类结果，上面仅给出二分类问题的情况，当y
i
等于1则表示正类，
‑
1表示负类。
[0024]步骤4：通过交叉验证对键合线断裂监测模型进行训练，当该模型满足监测精度要求后，输入实际工况下的测试样本进行键合线断裂的检测。
[0025]本专利技术的有益技术效果为：
[0026]1、采用驱动回路电气特征参数进行键合线健康状态监测，能够直接测量提取，有效降低键合线健康状态监测难度与危险性，有利于在变流器实际工况中应用。
[0027]2、利用开通栅极电压全局特征信息监测键合线健康状态，能够有效降低IGBT结温对键合线断裂根数监测的影响。
[0028]3、采用LDA和SVM等智能算法降低客观因素的不利影响，实现IGBT在负载电流工况变化时键合线健康状态的准确估计。
[0029]4、该方法具有很好的通用性，还可以移植到其它功率器件构成的变流器系统中。
附图说明
[0030]图1是本专利技术所实现的键合线断裂监测流程图。
[0031]图2是本专利技术所定义的典型工况下IGBT开通栅极电压全局特征信息。
[0032]图3是本专利技术所实现的LDA算法示意图。
[0033]图4是本专利技术所实现的SVM算法示意图。
具体实施方式
[0034]下面结合附图和具体实施方法对本专利技术做进一步详细说明。
[0035]本专利技术的一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法，将开通栅极电压全局特征作为键合线断裂监测模型的输入，并结合线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)和支持向量机(support vector machine，SVM)降低温度和负载电流等客观因素的影响，获取键合线断裂最优监测模型，实现IGBT键合线断裂根数的准确检测。具体流程如图1所示，包括以下步骤：
[0036]步骤1：利用双脉冲平台开展键合线剪断实验获取键合线断裂根数与开通栅极电压全局特征数据，并对数据样本进行设置标签、降噪滤波和归一化等数据前处理。
[0037]开通栅极电压全局特征数据为开通瞬态中栅极电压的全体数据点，全体数据点具体定义范围为开通瞬态过程中栅极电压从关断值V
G(OFF)
达到稳定值V
G(ON)
过程中的全部数据点。以典型工况下IGBT开通瞬态波形为例说明，开通栅极电压全局特征数据为图2中S1
‑
S5阶段栅极电压的全部数据点。
[0038]步骤2：将数据样本划分为训练集与测试集，两者比例为从7:3到4:6，训练集与测试集分别用于对键合线断裂监测模型进行训练与测试。
[0039]步骤3：采用有监督的线性判别分析(linea本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于开通栅极电压全局特征的键合线健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用双脉冲平台开展键合线剪断实验获取键合线断裂根数与开通栅极电压全局特征数据，并对数据样本进行设置标签、降噪滤波和归一化数据前处理；开通栅极电压全局特征数据为开通瞬态中栅极电压的全体数据点，全体数据点具体定义范围为开通瞬态过程中栅极电压从关断值V
G(OFF)
达到稳定值V
G(ON)
过程中的全部数据点；步骤2：将数据样本划分为训练集与测试集，两者比例为从7:3到4:6，训练集与测试集分别用于对键合线断裂监测模型进行训练与测试；步骤3：采用有监督的线性判别分析LDA对开通栅极电压全局特征数据进行降维，再利用支持向量机SVM对降维空间中的样本的断裂根数信息进行判别；LDA的目标在于利用已有的样本标签信息，寻找某一投影方向，使得降维后数据在低维空间中同类标签样本间的分离程度最小，而不同类标签样本间的分离程度最大；针对多类别的降维问题，LDA中最优投影方向的寻找可转为式(1)的优化求解：式中，w1‑
w
d
所寻找的d个正交投影向量，W表示张成的投影空间；S
b
和S
w
分别是类间散度矩阵和类内散度矩阵，用以表征样本在类间及类内的离散程度...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛兴来，柴育恒，许智亮，王惠民，冯晓云，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：