小樣本數(shù)據(jù)下功率模塊開關(guān)損耗模型研究*

梅霜，李志剛

(河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院，天津300310)

小樣本數(shù)據(jù)下功率模塊開關(guān)損耗模型研究*

梅霜，李志剛*

(河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院，天津300310)

在研究新能源系統(tǒng)可靠性時，功率模塊IGBT的開關(guān)損耗的準(zhǔn)確預(yù)測是非常重要的。采用功率模塊的開關(guān)動態(tài)測試系統(tǒng)進(jìn)行試驗，可以自動調(diào)整直流母線電壓、集電極電流、門極驅(qū)動電壓和門極電阻，記錄開關(guān)動態(tài)電壓、電流波形，通過處理獲取精確的開關(guān)損耗值。基于試驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過SVM算法建立開關(guān)損耗模型，改善了現(xiàn)有的基于小樣本數(shù)據(jù)的開關(guān)損耗模型。

功率模塊;開關(guān)損耗;SVM;小樣本

功率模塊的損耗主要有通態(tài)損耗、截止損耗和開關(guān)損耗，其中由于關(guān)斷狀態(tài)下的截止損耗很小，可以忽略不計，通態(tài)損耗可以通過數(shù)據(jù)表和操作模式準(zhǔn)確的獲得，但是開關(guān)損耗，由于開關(guān)過程持續(xù)時間極短，且影響因子較多，比較難于預(yù)測和評估［1-2］。功率模塊的損耗主要取決于器件的類型和器件的操作條件，器件的損耗可能會產(chǎn)生大量的熱，引起過大的溫升，對其可靠性影響很大，這些直接決定了系統(tǒng)所需的散熱系統(tǒng)和過熱保護(hù)系統(tǒng)的等級。因此，功率模塊IGBT的損耗問題一直是各國學(xué)者研究的熱點，其中如何準(zhǔn)確估算IGBT模塊的開關(guān)損耗是研究的重點內(nèi)容之一。

目前，IGBT模塊開關(guān)損耗計算方法有基于物理方法的損耗計算法和基于數(shù)學(xué)方法的損耗計算法［3］。文獻(xiàn)［4-5］采用仿真軟件建立相應(yīng)的物理模型得到開關(guān)動態(tài)波形，計算損耗，結(jié)果相對精確，但是建立的物理模型一般比較復(fù)雜，所需參數(shù)也不易獲得。目前，許多仿真軟件已經(jīng)建立了一些器件的物理模型，大大方便了人們的應(yīng)用。文獻(xiàn)［6-7］采用數(shù)據(jù)手冊對開關(guān)損耗進(jìn)行估算，簡單方便，但其作者也指出該方法計算結(jié)果不太精確。文獻(xiàn)［1，8-9］采用相應(yīng)的簡單函數(shù)擬合開通、關(guān)斷的電壓、電流波形，再通過積分獲取開關(guān)損耗值，但其作者在建立該模型時，都設(shè)立了一些條件假定，不能與實際曲線一致。文獻(xiàn)［10-12］采用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對開關(guān)損耗建模，考慮到電壓、電流、驅(qū)動電壓和驅(qū)動電阻等的影響，以實測的開關(guān)損耗值為基礎(chǔ)，在解決大樣本問題時模型精度高，效果好，準(zhǔn)備工作復(fù)雜，模型建立后獲取開關(guān)損耗值比較簡單，計算速度快，而且精度較高。但在解決小樣本問題時，無法給出令人滿意的結(jié)果。建立模型的基礎(chǔ)需要大量的實驗數(shù)據(jù)，功率模塊IGBT的開關(guān)損耗的準(zhǔn)確的測試就非常必要了。目前存在的IGBT開關(guān)損耗建?；A(chǔ)數(shù)據(jù)大都是計算上升時間(電流的10%～90%)損耗，或者電流上升開始到測試電流為止的開通損耗(關(guān)斷損耗一樣)，而不是開通時間和關(guān)斷時間內(nèi)的損耗，本文嚴(yán)格按照開關(guān)時間的定義，測試電壓、電流和門極電壓波形，開關(guān)動態(tài)測試更準(zhǔn)確，開關(guān)損耗計算更精確。

基于以上分析，本文首先描述了功率模塊IGBT開關(guān)特性測試系統(tǒng)的設(shè)計，該系統(tǒng)可以調(diào)節(jié)的參數(shù)包括電壓、電流、門極驅(qū)動電壓、門極電阻。一旦測試條件設(shè)定好，測試系統(tǒng)自動地就可以進(jìn)行測試。該系統(tǒng)能自動測試記錄電壓、電流和門極電壓的波形，使開關(guān)損耗計算更精確。最后，研究了利用支持向量機(jī)(SVM)算法建立開關(guān)損耗模型，解決功率模塊IGBT開關(guān)損耗小樣本建模的缺陷。

1 功率模塊開關(guān)特性測試

為研究功率模塊IGBT開關(guān)特性，可以采用圖1所示的雙脈沖控制觸發(fā)信號和二極管鉗位的感性負(fù)載電路，與單脈沖測試系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確測試功率模塊的開通過程和關(guān)斷過程。采用疊層母排，有效地減少母線雜散電感;門極觸發(fā)的雙脈沖信號為由DSP編程產(chǎn)生，它也控制著電壓、電流、門極驅(qū)動電壓、門極電阻的自動調(diào)節(jié);采用高壓差分電壓探頭測試電壓波形，采用羅氏線圈電流探頭測試電流波形，采用普通探頭測試門極電壓波形，能夠獲得足夠高精度的數(shù)據(jù)。通過計算機(jī)實現(xiàn)對測試波形的保存。

圖1 功率模塊動態(tài)特性測試系統(tǒng)

該測試采用某典型的1 200 V/75 A的功率模塊IGBT進(jìn)行試驗，保持室溫25℃，記錄不同工作條件下的功率模塊IGBT的開通、關(guān)斷波形，測試電壓Vce、電流Ic、門極電壓Vge波形如圖1所示，并保存在計算機(jī)中等待后續(xù)處理。

在人機(jī)界面上分別設(shè)置測試條件如表1所示共54個測試點，得到功率模塊IGBT動態(tài)開關(guān)電壓、電流波形并保存，為開關(guān)損耗建模提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

表1 動態(tài)測試條件

2 測試結(jié)果及損耗計算

如圖2所示為Vcc=600 V，Ic=75 A，Vge=15 V，Rg=10Ω時的開關(guān)動態(tài)的測試波形，包括電壓波形、電流波形和門極驅(qū)動電壓波形。

圖2 IGBT動態(tài)測試波形圖

功率模型IGBT的開關(guān)損耗由IGBT的開關(guān)特性決定，損耗計算公式如下所示:

式中:Eon為開通損耗，Eoff為關(guān)斷損耗，ton為開通時間，toff為關(guān)斷時間，vce為集-射極間電壓，ic為集電極電流。

使用測試設(shè)備數(shù)據(jù)表的定義來確定開通和關(guān)斷過程的時間。開通損耗的過程是當(dāng)IGBT門極電壓Vge達(dá)到10%的測試電壓開始到電流Ic上升達(dá)到測試電流的90%結(jié)束的過程，關(guān)斷損耗的過程從門極電壓Vge下降到90%的測試電壓開始到電流Ic上升達(dá)到測試電流的10%結(jié)束的過程。

3 小樣本數(shù)據(jù)的開關(guān)損耗模型

功率模塊開關(guān)損耗建模的主要目的是要找出一個合理的表示方法來描述開關(guān)能量損耗和可變參數(shù)包括集電極電流(Ic)，直流母線電壓(Vce)，門極電阻(Rg)和門極驅(qū)動電壓(Vg)的關(guān)系。由于該測試樣本點只有54個，且是在多個測試條件下，在電力電子測試中，屬于小樣本數(shù)據(jù)，采用傳統(tǒng)的基于物理機(jī)理的模型和建模算法中常用的人工智能模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的模型所需樣本點不足，建立模型精度可能不高，因此選取適用于小樣本學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)(SVM)算法建立功率模塊的開關(guān)損耗模型，同時該模型能較好地解決了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過學(xué)習(xí)、非線性、維數(shù)災(zāi)難以及局部極小值等問題。

3.1 模型的建立與誤差定義

首先要對所選的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，避免發(fā)生過飽和。采用開關(guān)損耗測試系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)共獲得54個樣本，隨機(jī)選取其中37個樣本作為訓(xùn)練樣本，17個作為測試樣本，對樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。設(shè)置模型采用最大步長為50進(jìn)行訓(xùn)練，期望誤差0.000 04，隱層的節(jié)點數(shù)為10。分別采用SVM算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對開關(guān)損耗建模，對比分析SVM算法在解決小樣本模型的優(yōu)越性。

采用均方根誤差和復(fù)測定系數(shù)作為模型的評價標(biāo)準(zhǔn)。

均方根誤差RMSE

式中:yi為真實值為預(yù)測值，n為樣本數(shù)目。均方根誤差越小說明模型的預(yù)測能力越強(qiáng)。

復(fù)測定系數(shù)R2

式中，殘差平方和:

總偏差平方和:

式中:yi為真實值，^yi為預(yù)測值，ˉy為真實值的平均值，n為樣本數(shù)目。復(fù)測定系數(shù)R2越接近1，模型越適用。

3.2 模型結(jié)果分析

獲得經(jīng)過SVM算法訓(xùn)練的開通損耗和關(guān)斷損耗的測試集預(yù)測結(jié)果對比圖如圖3所示;經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的開通損耗和關(guān)斷損耗的測試集預(yù)測結(jié)果對比圖如圖4所示。

圖3 SVM模型的測試集預(yù)測結(jié)果對比圖

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試集預(yù)測結(jié)果對比圖

采用SVM建立的功率模塊IGBT開關(guān)損耗模型與采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的功率模塊IGBT開關(guān)損耗模型的誤差對比結(jié)果如表2所示。從中可以看出，采用SVM建立的功率模塊IGBT開關(guān)損耗模型很好的解決了樣本點數(shù)目減少導(dǎo)致模型的精度變差的問題，彌補(bǔ)了在功率模塊IGBT開關(guān)損耗建模中的缺陷。

表2 兩種算法的誤差比較

4 結(jié)論

(1)研究了功率模塊IGBT開關(guān)動態(tài)特性，設(shè)計了功率模塊開關(guān)動態(tài)測試系統(tǒng)，同時監(jiān)測電壓、電流和門極電壓的波形，根據(jù)定義計算開關(guān)損耗，計算結(jié)果更全面。

(2)分析了現(xiàn)有的損耗計算方法及其優(yōu)缺點，采用SVM算法對功率模塊開關(guān)損耗數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在解決小樣本損耗建模時與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，精度更高，效果更好。彌補(bǔ)了在功率模塊IGBT開關(guān)損耗在小樣本建模中的缺陷。

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梅霜(1991-)，女，漢族，江蘇沛縣，河北工業(yè)大學(xué)電器研究所，碩士研究生，研究方向為電器可靠性及其檢測技術(shù)、電子電器，592264122@qq.com;

李志剛(1958-)，男，漢族，天津，河北工業(yè)大學(xué)電器研究所，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電器可靠性及其檢測技術(shù)、電子電器，zgli@hebut.edu.cn。

The Research of Sw itching Loss in Power M odule Under the Small Sam p le Data*

MEIShuang，LIZhigang*

(School of Electrical Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300130，China)

Themodeling of switching loss in powermodules is important in practice for the prediction and evaluation of new energy system reliability.Using the powermodules dynamic test system that can automatically adjust the DC bus voltage、collector current、gate drive voltage and gate resistance.Recording switching dynamic voltage and currentwaveforms to obtain precise switching loss values by processing.A switching lossmodel that improved the existing switching lossmodel based on a small sample of test pointswas established by SVM algorithm.

powermodule;switching loss;SVM;small sample

C:2560L;2180B

10.3969/j.issn.1005－9490.2017.01.043

TN3

:A

:1005－9490(2017)01－0228－04

項目來源:國家科技支撐計劃項目(2015BAA09B01);國家自然科學(xué)基金項目(51377044);河北省科技計劃項目(14214503D，13214303D)

2016-01-04修改日期:2016-02-25