一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，属于IGBT器件和自激短路健康状态监测技术领域。其方法包括：采集转化环节，采集待监测的关键电气参数并将其转化为数字量参数；数字核心处理环节，归一化处理将AD转化电路输出的数字量参数输入至前馈神经网络模型进行判定；输出环节，判定IGBT模块的健康程度百分比或是否已经发生老化。本发明专利技术采用上述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法中，基于数据驱动的神经网络模型，具有较强的关联性，可精确定位IGBT健康状态。自适应功能可动态匹配输入参数输出准确的判据结果，无需人为干涉。与自激短路状态监测技术结合，可增加电气参数种类和数量，提高输出判据准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及igbt器件和自激短路健康状态监测，尤其是涉及一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法。

技术介绍

1、功率器件igbt广泛应用于城市轨道交通牵引变流器中，对其健康状态进行有效且准确的评估对牵引变流器正常运行有重要意义。根据相关文献显示，城轨列车牵引逆变器发生故障的情况中68%的比例是功率器件发生故障。

2、目前有基于特定集电极电流条件下监测对应的集射极饱和压降评估igbt模块的健康状态的方法。所谓特定集电极电流条件是指不同温度下的多条集电极电流-导通压降曲线的交点对应的集电极电流，其原理如图7所示，根据igbt模块等效模型和特性曲线得出在该点处对应饱和压降不受温度影响，再依据igbt模块不同老化状态对应饱和压降变化规律预测igbt模块健康状态。

3、基于短路电流的igbt模块寿命预测方法考虑了复杂工况下温度对igbt模块短路电流的影响，研究了igbt模块的通态集射极电压的温度依赖性以及igbt模块内部键合线老化对集射极电压的影响机理如图8所示，并建立通态电压与短路电流的理论关系实现对igbt模块老化状态的监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：在步骤S1中，待监测的关键电气参数包括短路电流Isc、结温Tj、栅极电压Vge和集射极电压Vce，且以上参数均为模拟量参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：在步骤S2中，归一化处理将AD转化电路输出的数字量参数进行标幺化处理，按照比例缩放至[0,1]，再将标幺化数据输入至已完成训练的前馈神经网络模型进行判定。

4.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：在步骤s1中，待监测的关键电气参数包括短路电流isc、结温tj、栅极电压vge和集射极电压vce，且以上参数均为模拟量参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的自适应自激短路健康状态判据方法，其特征在于：在步骤s2中，归一化处理将ad转化电路输出的数字量参数进行标幺化处理，按照比例缩放至[0,1]，再将标幺化数据输入至已完成训练的前馈神经网络模型进行判定。...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄先进，朱鹏泽，孙湖，杨中平，林飞，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：