CN110471012B - 功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备 - Google Patents

功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110471012B
CN110471012B CN201910730524.9A CN201910730524A CN110471012B CN 110471012 B CN110471012 B CN 110471012B CN 201910730524 A CN201910730524 A CN 201910730524A CN 110471012 B CN110471012 B CN 110471012B
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
substrate
gradient amplifier
current
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910730524.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110471012A (zh
Inventor
张佳佳
薛明雨
褚旭
曹彬
陈鹏
罗颖鹏
肖建国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd filed Critical Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Publication of CN110471012A publication Critical patent/CN110471012A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110471012B publication Critical patent/CN110471012B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R1/00Details of instruments or arrangements of the types included in groups G01R5/00 - G01R13/00 and G01R31/00
    • G01R1/36Overload-protection arrangements or circuits for electric measuring instruments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/327Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/28Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
    • G01R33/38Systems for generation, homogenisation or stabilisation of the main or gradient magnetic field
    • G01R33/385Systems for generation, homogenisation or stabilisation of the main or gradient magnetic field using gradient magnetic field coils
    • G01R33/3852Gradient amplifiers; means for controlling the application of a gradient magnetic field to the sample, e.g. a gradient signal synthesizer
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Amplifiers (AREA)

Abstract

本发明涉及一种功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备。一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述方法包括:获取待输出至所述梯度放大器中的电流指令;以及根据所述电流指令预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度。上述功率开关器件的温度预测方法,在磁共振成像系统输出一组电流指令之前,就对功率开关器件的最高温度进行预测,提前预判该电流指令输出给梯度放大器后是否会造成梯度放大器内的功率开关器件出现过热的风险,能确保电流指令输出给梯度放大器后,磁共振成像系统能正常持续运行并获得有效的磁共振成像信息。

Description

功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备
技术领域
本发明涉及电子领域,特别是涉及一种功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备。
背景技术
梯度放大器是磁共振成像系统的重要子系统,为梯度线圈提供合适的电流激励并产生相应的梯度磁场。由于电流等级较高,梯度放大器中的功率开关器件的过压、过流等风险可以通过硬件选型和故障检测保护电路等器件硬件级别的措施予以规避。但,梯度放大器中的功率开关器件的过热问题则较为复杂。
梯度放大器的重要特征之一是其输出电流为非连续式的任意电流波形。在其工作过程中,梯度放大器内开关器件的状态参数均处于任意变化的暂态。常规的基于稳态工作过程的温度测量方法将不再适用。
发明内容
基于此,有必要针对传统的基于稳态工作过程的温度测量方法将不再适用功率开关器件的问题,提供一种功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备。
一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述方法包括:
获取待输出至所述梯度放大器中的电流指令;以及
根据所述电流指令预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度。
上述功率开关器件的温度预测方法,在磁共振成像系统输出一组电流指令之前,就对功率开关器件的最高温度进行预测,提前预判该电流指令输出给梯度放大器后是否会造成梯度放大器内的功率开关器件出现过热的风险,能确保电流指令输出给梯度放大器后,磁共振成像系统能正常持续运行并获得有效的磁共振成像信息。
在其中一个实施例中,所述根据所述电流指令预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度的步骤为,根据所述电流指令和所述功率开关器件的性能参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度。
在其中一个实施例中,所述功率开关器件的性能参数包括损耗参数和热阻抗参数。
在其中一个实施例中,还包括:在所述最高温度超过所述功率开关器件的设定保护阈值时,不输出当前的电流指令;或者,在所述最高温度超过所述设定保护阈值时,调整所述电流指令后返回执行所述根据所述电流指令预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度的步骤。
一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述方法包括:
获取待输出至所述梯度放大器中的电流指令;
获取所述功率开关器件的性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数;以及
根据所述电流指令、所述性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度。
在其中一个实施例中,所述功率开关器件的性能参数包括损耗参数和热阻抗参数。
在其中一个实施例中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片;所述基板设置于所述梯度放大器的散热器上;
所述根据所述电流指令、所述性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度的步骤包括:
获取第一温度模型;所述第一温度模型为所述芯片与所述基板之间的温升等效模型;
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第一温度模型计算得到所述芯片与所述基板之间的温升;
获取所述基板的最大温度;以及
基于所述温升和所述基板的最大温度计算所述最高温度。
在其中一个实施例中,所述梯度放大器当前的运行参数包括母线电压、散热器的测温点温度、冷却水流量以及进/出水温度。
在其中一个实施例中,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第一温度模型计算得到所述芯片与所述基板之间的温升的步骤包括:
根据所述电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第一平均损耗;以及
根据所述第一平均损耗和所述第一温度模型计算所述芯片与所述基板之间的温升。
在其中一个实施例中,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:
获取第二温度模型;所述第二温度模型为所述散热器测温点与所述基板之间的热阻抗曲线等效模型;以及
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述方法还包括,从所述电流指令中区分出双极性电流指令的步骤;所述双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令;
所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中,根据所述双极性电流指令计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中包括:
根据所述双极性电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗;以及
根据所述第二平均损耗和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:
获取第三温度模型;所述第三温度模型为所述散热器的冷却等效模型;以及
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述方法还包括,从所述电流指令中区分出双极性电流指令的步骤;所述双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令;
所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中,根据所述双极性电流指令计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中包括:
根据所述双极性电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗;以及
根据所述第二平均损耗和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:根据所述梯度放大器的历史运行参数预测所述基板的最大温度。
在其中一个实施例中,还包括:在所述最高温度超过所述功率开关器件的设定保护阈值时,不输出当前的电流指令。
一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片,所述基板设置于所述梯度放大器的散热器上,所述梯度放大器用于执行输出的电流指令,所述方法包括:
获取所述芯片与所述基板之间的温升,所述温升设有第一保护阈值;
获取所述散热器测温点的温度,所述测温点的温度设有第二保护阈值;以及
在所述温升超过所述第一保护阈值且所述测温点的温度超过所述第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。
一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片,所述梯度放大器用于执行输出的电流指令,所述方法包括:
获取所述芯片与所述基板之间的温升,所述温升设有第一保护阈值;以及
在所述温升超过所述第一保护阈值时,不输出当前的电流指令。
一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片,所述基板设置于所述梯度放大器的散热器上,所述梯度放大器用于执行输出的电流指令,所述方法包括:
获取所述散热器测温点的温度,所述测温点的温度设有第二保护阈值;以及
在所述测温点的温度超过所述第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。
一种功率开关器件温度的预测装置,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述装置包括:
获取装置,用于获取待输出至所述梯度放大器中的电流指令;以及
测量装置,用于根据所述电流指令预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度。
一种医疗设备,包括梯度放大器、内置或外置于所述梯度放大器的存储器和处理器,所述梯度放大器还包括功率开关器件,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一所述方法的步骤。
一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。
附图说明
图1为第一实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。
图2为第二实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。
图3为一实施例中的图2中步骤S500的具体流程图。
图4为一实施例中的第一温度模型的示意图。
图5为一实施例中的图3中步骤S520的具体流程图。
图6为一实施例中的功率开关器件的开关模态示意图。
图7为一实施例中的图3中步骤S530的具体流程图。
图8为一实施例中的第二温度模型的示意图。
图9为一实施例中的图7中步骤S534a的具体流程图。
图10为一实施例中的功率开关器件温度的预测模型图。
图11为另一实施例中的图3中步骤S530的具体流程图。
图12为一实施例中的图11中步骤S534b的具体流程图。
图13为第三实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。
图14为第四实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。
图15为第五实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。
图16为一实施例中的功率开关器件温度的预测装置的结构框图。
图17为另一实施例中的功率开关器件温度的预测装置的结构框图。
图18为又一实施例中的功率开关器件温度的预测装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1为第一实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。该功率开关器件用于梯度放大器中。该功率开关器件温度的预测方法包括以下步骤:
步骤S100,获取待输出至梯度放大器中的电流指令。
获取的电流指令为待输出至梯度放大器中的电流指令,该电流指令当前还未输出给梯度放大器。预测梯度放大器中的功率开关器件的温度是在电流指令输出给梯度放大器之前进行的预测。在临床应用中,梯度放大器的工作电流常为梯形波的组合,电流指令的极性可能为单极性或双极性。其中,单极性电流序列指的是仅存在一种极性的电流峰值的电流指令;双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令。由于成像序列的不同,电流指令的波形持续时间相差较大,并且很容易出现长时间的双极性电流指令和短时间的高强度单极性电流指令的组合。
步骤S200,根据电流指令预测该电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度。
磁共振成像(MRI,Magnetic Resonance Imaging)是通过外加磁场使人体组织发生磁化并采集其磁共振信号进行成像的新技术。MRI系统包括磁体系统、梯度系统等。磁体系统为MRI系统提供均匀稳定的主磁场。梯度系统用于为MRI系统提供满足线性要求的、可快速开关的梯度磁场,叠加在主磁场上,以便动态地修改主磁场,实现成像体素的空间定位。MRI系统输出电流指令给梯度系统中的梯度放大器,然后梯度放大器根据该电流指令进行计算后控制其内部的功率开关器件工作在某一状态下,并将与该电流指令对应的电流输出给梯度线圈,最后由梯度线圈上变化的电流产生MRI系统所需的空间编码梯度磁场。梯度放大器常选用绝缘栅双极型晶体管(IGBT,Insulated Gate Bipolar Transistor)等大功率开关器件。梯度放大器中的功率开关器件的发热与输出给该梯度放大器的工作电流指令直接相关。因此,根据待输出给梯度放大器的电流指令来预测,当给电流指令输出给梯度放大器后,梯度放大器中的功率开关器件的最高温度能比较理想地预测出该功率开关器件的最高温度。
梯度放大器中的热保护会确保梯度放大器中的功率开关器件不会过热,当出现过热的情况时,会使MRI系统在该电流指令运行的过程中发生中断,导致图像信息不完整。上述功率开关器件的温度预测方法,在MRI系统输出一组电流指令之前,就对功率开关器件的最高温度进行预测,提前预判该电流指令输出给梯度放大器后是否会造成梯度放大器内的功率开关器件出现过热的风险,能确保电流指令输出给梯度放大器后,MRI系统能正常持续运行并获得有效的磁共振成像信息。
在本实施例中,上述步骤S200为根据电流指令和功率开关器件的性能参数预测电流指令被梯度放大器执行时,功率开关器件的最高温度。在一组电流指令输出给梯度放大器之前,就根据该电流指令和梯度放大器中功率开关器件的性能参数,预测该电流指令被梯度放大器执行时,功率开关器件的最高温度。
在本实施例中,功率开关器件的性能参数为该功率开关器件的固有性能参数,包括损耗参数和热阻抗参数。其中,功率开关器件的损耗参数包括导通损耗即功率开关器件的饱和压降曲线Vce=f(Ic)、开通损耗即Eon=g(Ic)和关断损耗即Eoff=h(Ic),损耗参数均为高温TX下的参数。导通损耗Vce可以直接根据厂商提供的数据手册提取。开通损耗Eon和关断损耗Eoff可以在功率开关器件在母线电压为预设值Vref时测试得到。温度TX是根据功率开关器件设定的参数,通常取值范围在100℃~150℃之间。热阻抗参数包括热阻和热容,可以直接根据厂商提供的功率开关器件的热阻抗曲线ZJC提取。功率开关器件的性能参数为功率开关器件的固有性能参数,是由该功率开关器件本身的特性决定的,根据电流指令和功率开关器件的固有性能参数预测该电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度,是一种离线预测,是仅根据待输出的电流指令和功率开关器件本身的特性进行的预测,获取预测时需要的条件比较简单。
在本实施例中,上述方法还包括,在最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,不输出当前的电流指令。在另一实施例中,在最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,调整电流指令后返回执行步骤S200。
一般功率开关器件的温度超过设定保护阈值时,梯度放大器内的过热保护会迫使梯度放大器主动停机;若梯度放大器主动停机,那么之前输出的电流指令就都是白费的。而在本实施例中,是在电流指令输出之前就预测功率开关器件在该电流指令被执行时能达到的最高温度,当该电流指令可能会引起功率开关器件过热时,则该电流指令不被输出或者限制输出。即,一般情况下不允许输出可能会引起梯度放大器内的功率开关器件温度超过设定保护阈值的电流指令,也就是说通过预测功率开关器件的最高温度来控制输出的电流指令,使该功率开关器件并不可能出现过热的情况。比如,在临床医学的MRI系统中,医生操作页面上会提示极限参数约束,使系统无法输出超极限的电流指令。在另一实施例中,在预测到的功率开关器件的最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,调整该电流指令后再重新进行预测。调整电流指令包括根据成像需求的不同调整电流指令中的单极性和双极性电流指令的强度,以达到不因功率开关器件过热的问题限制系统成像功能的目的。若下一次预测到的待输出给梯度放大器的电流指令仍然会使引起功率开关器件的最高温度超过设定保护阈值时,则会继续调整电流指令,直到预测到的在待输出的电流指令下,功率开关器件的最高温度不会超过设定保护阈值。可选地,设定保护阈值为根据MRI的运行特性而设置的经验值。
在本实施例中,上述方法还包括,在最高温度小于或等于功率开关器件的设定保护阈值时,输出电流指令给梯度放大器。即,预判到在梯度放大器内的功率开关器件在待输出的电流指令执行时不会出现过热的风险时,MRI系统才会输出该电流指令给梯度放大器。
图2为第二实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。该功率开关器件温度的预测方法包括以下步骤:
步骤S300,获取待输出至梯度放大器中的电流指令。
步骤S400,获取功率放大器的性能参数以及梯度放大器当前的运行参数。
在本实施例中,功率开关器件的性能参数为该功率开关器件的固有性能参数,包括损耗参数和热阻抗参数。梯度放大器当前的运行参数包括梯度放大器的母线电压、梯度放大器中散热器的测温点的温度、冷却水流量和进出水温度等。在本实施例中,功率开关器件包括基板以及设置于该基板上的芯片,基板设置于梯度放大器的散热器上。一个或多个功率开关器件固定于一块冷板上进行散热,所以该冷板也可以称之为散热器,冷板上设有进水口和出水口用于供冷却水流入冷板和流出冷板以进行散热。在温度最高的功率开关器件附近设置散热器的测温点,测温点一般设置在芯片正下方,该测温点的温度是可以通过温度传感器等测温装置测量出来的。上述梯度放大器当前的运行参数还包括基板至散热器上测温点的稳态热阻Zcs,对于指定的散热器上测温点,可以通过测试基板到该测温点的热阻特性,进而提取出Zcs。梯度放大器当前的运行参数均可以通过测量得到。
步骤S500,根据电流指令、功率开关器件的性能参数以及梯度放大器当前的运行参数预测电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度。
根据待输出的电流指令、功率开关器件的性能参数以及梯度放大器当前的运行参数预测该电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度,需要先通过测量得到梯度放大器当前的各项运行参数。因此本实施例中功率开关器件的预测方法是基于梯度放大器正在运行的基础上进行的,是一种实时的预测方法。该种预测方法结合了梯度放大器当前的运行参数进行预测,考虑了梯度放大器当前的运行状态,能使预测到的功率放大器件的最高温度更加接近真实值。
在一实施例中,步骤S500的具体流程参见图3,包括以下步骤:
步骤S510,获取第一温度模型,第一温度模型为芯片与基板之间的温升等效模型。
可以理解,功率开关器件的芯片与基板之间的散热路径上有多个层状结构,处于顶端的芯片的开关损耗会产生大量的热量,这些热量会使得功率开关器件模块的温度升高,故芯片为功率开关器件的热源。由于功率开关器件每层材料的厚度很薄,根据传热学的相关知识可知,功率开关器件内部热量的传递方式主要以热传导为主。如图4所示,一般芯片与基板之间的温升等效模型选用四阶等效模型,为简化后的模型。功率开关器件的热阻抗曲线ZJC和温升等效模型均由功率开关器件的厂商提供。RJC1~RJC4和CJC1~CJC4均为从厂商提供的该功率开关器件的芯片与基板之间的热阻抗曲线ZJC中提取出来的。TJ为芯片的温度,也称为“结温”。TCref为基板的温度的参考值,基板的温度也称为“壳温”。k为周期。Plossa,k为该功率开关器件在待输出的电流指令在第k个周期内的平均损耗。由于计算Plossa,k所使用的数据是高温Tx下的数据,因此TCref对TJC结果并没有影响,取任意值均可。
步骤S520,根据电流指令、功率开关器件的性能参数、梯度放大器的运行参数和第一温度模型计算芯片与基板之间的温升。
步骤S530,获取基板的最大温度。
步骤S540,基于芯片与基板之间的温升和基板的最大温度计算功率开关器件的最高温度。
可以理解,一段待输出的电流指令中的双极性电流指令的持续时间较长,会把基板的温度提高到较高的水平;而单极性电流指令的持续时间较短,基板温度不会有明显变化,但单极性电流指令状态下的芯片与基板之间的温升较大;因此,可以在待输出的电流指令中区分出单极性电流指令和双极性电流指令,并计算在单极性电流指令状态下的芯片与基板之间的温升即“结-壳温升”TJC和双极性电流指令状态下的基板的最大温度TCmax,在本实施例中将它们的和即结温TJ作为功率开关器件的最高温度。功率开关器件主要的热源为其内部的芯片,所以通过预测功率开关器件内芯片的最高温度TJ来作为该功率开关器件的最高温度是比较理想的。上述图4中的芯片与基板之间的温升等效模型可以是单极性序列下的芯片与基板之间的温升等效模型,Plossa,k为该功率开关器件在待输出的电流指令内单极性电流指令的第k个周期内的平均损耗。
传统的直接获取IGBT温度信息的方法有热传感法和热成像法等。这两种方法均需要打开功率开关器件的封装,直接在芯片附近放置热传感器,或利用热成像仪测试功率开关器件芯片温度,不适合用于功率开关器件模块工作结温的实时检测与保护。而本实施例中的功率开关器件温度的预测方法中,将芯片和基板之间的温升与基板的最大温度的和作为功率开关器件的最高温度,其与芯片的温度非常接近,不需要像传统的预测方法那样打开功率开关器件的封装来预测芯片的温度,直接通过计算就可以获得芯片的最高温度TJ即预测到功率开关器件的最高温度。
传统的间接获取功率开关器件的结温的方式是通过测试功率开关器件的温敏电气参数,如导通损耗、开通电流最大变化率、关断电压变化率等,进而提取出功率开关器件的结温。导通损耗的检测需要高耐压的传感器,并且在梯度放大器的高压大电流工作环境中易受到干扰;开通电流检测中会引入二极管的反向恢复电流,导致结果不准确;关断电压变化率的检测需要借助其他的无源器件,会影响功率开关器件原有的工作状态。上述功率开关器件温度的预测方法,相对于传统的间接获取功率开关器件的结温的方式,无需设置高耐压的传感器,因此也并不会使得梯度放大器受到干扰;也并不需要借助其他的无源器件,因此也并不会影响功率开关器件原有的工作状态;也不会引入二级管的反向恢复电流,且最终测量的结温由芯片和基板之间的温升与基板的最大温度获得,计算过程结合了引起芯片温度变化的最大指标即待输出的电流指令、功率开关器件的固有性能参数和梯度放大器当前的运行参数,最终获得的结果更加准确。
再者,传统的直接获取功率开关器件的结温的方式和间接获取功率开关器件的结温的方式都只适用于实时的结温监控,是待输出的电流指令已经被梯度放大器执行的过程中进行的过程,当功率开关器件的结温过高时,梯度放大器内的过热保护会迫使梯度放大器停机,那么为了不影响最终的成像效果,之前输出的电流指令就都是无效的。而上述功率开关器件温度的预测方法是在电流指令输出之前就对功率开关器件的结温进行预测,提前对在该电流指令被梯度放大器执行时是否会引起功率开关器件过热作出判断,不会使电流指令在运行过程中发生中断,保证了最终获得图像的完整,使整个MRI系统的成像效率较高。
另外,上述功率开关器件的温度预测方法采用分段式功率开关器件的结温预测与保护策略,分别对结-壳温升和最大壳温进行计算以预测结温。这种分段式的温度预测,充分地考虑了梯度放大器的工作电流指令特征,尽管没有直接计算功率开关器件的最高结温,但通过计算电流指令对应的结壳温升和稳态下的最高壳温,能有效地保护功率开关器件的结温不超过安全范围。还可以设置功率开关器件的最高结温的设定保护阈值,最高结温的设定保护阈值不同,意味着电流指令中单极性电流指令和双极性电流指令的温度范围不同。当最高结温超过该设定保护阈值时,可以调整电流指令中单极性电流指令和双极性电流指令的强度,直到根据预测调整后的电流指令不会使最高结温超过设定保护阈值。即,根据功率开关器件选取最高结温的设定保护阈值,可以灵活地实现结壳温升和最高基板温度的不同比例。
在本实施例中,步骤S520的具体流程参见图5,包括以下步骤:
步骤S522,根据电流指令、功率开关器件的性能参数和梯度放大器的运行参数计算功率开关器件在各开关周期内的第一平均损耗。
如图6所示为电流指令从零开始持续增大时的功率开关器件的开关模态示意图,在电流指令的第k个开关周期内,根据模态分析计算出功率开关器件开通时的电流指令大小Ik,swon,关断时的电流指令Ik,swoff,导通器件内的电流指令平均值Ik,cond,以及导通时间Ton。于是可以按照下式(1)计算出第k个开关周期内的第一平均损耗Plossa,k
Plossa,k=f(Ik,cond)*Ton*fs+g(Ik,swon)Vbus*fs/Vref+h(Ik,swoff)Vbus*fs/Vref (1)
其中,f(IK,cond)为第k个开关周期导通损耗,g(IK,swon)为第k个开关周期开通损耗,h(IK,swoff)为第k个开关周期关断损耗,Vref是标定g(IK,swon)和h(IK,swoff)时的母线电压,Vbus是实时监控的真实母线电压,fs是功率开关器件的开关频率,一般fs是固定不变的。
步骤S524,根据第一平均损耗和第一温度模型计算芯片和基板之间的温升。
根据步骤S522中计算得到的第一平均损耗结合图4中的模型,可以计算出芯片和基板之间的温升TJC,具体的计算式如下式(2)。
Figure GDA0003592055480000141
其中,k为周期,i表示功率开关器件的热模型层级结构数。在式(2)中,由于在一段待输出的电流指令中包含多个周期,因此需要对多个周期内的第一平均损耗进行求和。功率开关器件的芯片和基板之间有多个热模型层级结构,因此需要对多个热模型层级结构之间的阻抗进行求和。
在本实施例中,步骤S530的具体流程参见图7,包括以下步骤:
步骤S532a,获取第二温度模型;第二温度模型为散热器测温点和基板之间的热阻抗曲线等效模型。
如图8所示为一实施例中的第二温度模型,该模型是在热稳态下进行简化后的模型。其中,RJC1~RJC4的含义与图4模型中的一致,RCS是离线测试标定出的散热器测温点与基板间的稳态热阻即RCS,ZCS等于RCS,TS为散热器测温点的温度测试结果。
步骤S534a,根据电流指令、功率开关器件的性能参数、梯度放大器的运行参数和第二温度模型计算基板的最大温度。
可以理解,基板的最高温度即壳温也是很难直接预测到的,而散热器测温点的温度TS是比较好获得的,因此本实施例中的基板的最高温度是根据散热器测温点的温度TS结合功率开关器件的性能参数和电流指令计算得到的。步骤S534a中的梯度放大器的运行参数即指的是散热器测温点的温度TS
在本实施例中,步骤S534a的具体流程参见图9,包括以下步骤:
步骤S536a,根据双极性电流指令、功率开关器件的性能参数和梯度放大器的运行参数计算功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗。
由上式(1)同理可得双极性电流指令中的第二平均损耗Plossb,k
步骤S538a,根据第二平均损耗和第二温度模型计算基板的最大温度。
根据步骤S536a中计算得到的第二平均损耗结合图8中的模型,可以计算出基板的最大温度,具体的计算式如下式(3)。
TCmax=Ts+Plossb*RCS (3)
如图10所示为本实施例中功率开关器件温度的预测模型。具体地,需要获取的条件为待输出的电流指令信息Ic(t),功率开关器件的损耗参数包括导通损耗、开通损耗和关断损耗,梯度放大器当前的运行参数、由厂商提供的功率开关器件的芯片与基板之间的热阻抗曲线ZJC以及实际测量得到的散热器测温点到基板之间的稳态热阻ZCS。根据电流指令信息、功率开关器件的固有性能参数以及梯度放大器当前的运行参数结合功率开关器件的损耗计算模型即上述第一损耗模型和第二损耗模型即可计算出单极性电流指令下的第一平均损耗Plossa和双极性电流指令下的第二平均损耗Plossb。由第一平均损耗Plossa结合芯片与基板之间的热阻抗曲线ZJC即可计算出结壳温升TJC的预测值;由第二平均损耗Plossb结合散热器测温点到基板之间的稳态热阻即可计算出基板的最大温度TCmax的预测值;结壳温升TJC与基板的最大温度TCmax之和作为功率开关器件的最高温度与设定保护阈值进行判定。
在另一实施例中,步骤S530的具体流程参见图11,包括以下步骤:
步骤S532b,获取第三温度模型;第三温度模型为散热器的冷却等效模型。
步骤S534b,根据电流指令、功率开关器件的性能参数、梯度放大器的运行参数和第三温度模型计算基板的最大温度。
梯度放大器的运行参数包括冷却水的流量和冷却水的温度。其中,冷却水的温度可以是进水温度,也可以是出水温度。
在本实施例中,步骤S534b的具体流程参见图12,包括以下步骤:
步骤S536b,根据双极型电流指令、功率开关器件的性能参数和梯度放大器的运行参数计算功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗。
步骤S538b,根据第二平均损耗和第三温度模型计算基板的最大温度。
在又一实施例中,上述步骤S530中包括,根据梯度放大器的历史运行参数预测基板的最大温度。梯度放大器每次运行的过程中会记录当前电流指令被执行时,基板的最大温度。通过分析待输出给梯度放大器的电流序列中的双极性电流序列的强度结合基板的最大温度的历史数据得到在待输出给梯度放大器的电流指令被执行时,可能达到的基板的最大温度。将得到的基板的最大温度和步骤S520中计算得到的芯片与基板之间的温升之和作为功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,步骤S500后还包括步骤,在最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,不输出当前的电流指令。
图13为第三实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。该功率开关器件温度的预测方法包括以下步骤:
步骤S600a,获取芯片与基板之间的温升,芯片与基板之间的温升设有第一保护阈值。
其中,获取芯片与基板之间的温升可采用上述任一实施例中的获取方法。
步骤S700a,获取散热器测温点的温度,散热器测温点的温度设有第二保护阈值。
其中,散热器测温点的温度TS容易测得。
步骤S800a,在芯片与基板之间的温升超过第一保护阈值且散热器测温点的温度超过第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。
图14为第四实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。该功率开关器件温度的预测方法包括以下步骤:
步骤S600b,获取芯片与基板之间的温升,芯片与基板之间的温升设有第一保护阈值。
其中,获取芯片与基板之间的温升可采用上述任一实施例中的获取方法。
步骤S700b,在芯片和基板之间的温升超过第一保护阈值时,不输出当前的电流指令。
图15为第五实施例中的功率开关器件温度的预测方法的流程图。该功率开关器件温度的预测方法包括以下步骤:
步骤S600c,获取散热器测温点的温度,散热器测温点的温度设有第一保护阈值。
其中,散热器测温点的温度TS容易测得。
步骤S700c,在散热器测温点的温度超过第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。可以理解,在第三实施例、第四实施例以及第五实施例中,判断不输出当前的电流指令的条件包括芯片与基板之间的温升和散热器的测温点的温度中的至少一个,并且可以根据实际需求进行选择。
在一实施例中,如图16所示,本申请还提供一种功率开关器件温度的预测装置。功率开关器件温度的预测装置包括获取装置902和测量装置904。获取装置902用于获取待输出至梯度放大器中的电流指令。测量装置904用于根据电流指令预测该电流指令被梯度放大器执行时,功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,上述测量装置904根据电流指令和功率开关器件的性能参数预测电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,功率开关器件的性能参数包括损耗参数和热阻抗参数。
在一实施例中,在功率开关器件的最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,外部不输出当前的电流指令;或者,功率开关器件温度的预测装置还包括调节装置,调节装置用于在最高温度超过设定保护阈值时,调整电流指令后使测量装置904继续根据电流指令预测该电流指令被梯度放大器执行时,功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,在最高温度小于或等于设定保护阈值时,外部输出电流指令给梯度放大器。
在另一实施例中,一种功率开关器件温度的预测装置如图17所示,包括第二获取装置906、第三获取装置908以及第二测量装置909。该功率开关器件用于梯度放大器中。第二获取装置906用于获取待输出至梯度放大器中的电流指令。第三获取装置908用于获取功率开关器件的性能参数以及梯度放大器当前的运行参数。第二测量装置909用于根据电流指令、性能参数以及梯度放大器当前的运行参数预测电流指令被梯度放大器执行时功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,功率开关器件的性能参数包括损耗参数和热阻抗参数。
在一实施例中,功率开关器件包括基板以及设置于基板上的芯片。基板设置于梯度放大器的散热器上。第二测量装置909包括第四获取装置、第五获取装置、第一计算模块和第二计算模块。第四获取装置用于获取第一温度模型。第一温度模型为芯片与基板之间的温升等效模型。第一计算模块用于根据电流指令、性能参数、运行参数和第一温度模型计算得到芯片与基板之间的温升。第五获取装置用于获取基板的最大温度。第二计算模块用于基于芯片与基板之间的温升和基板的最大温度计算功率开关器件的最高温度。
在一实施例中,梯度放大器当前的运行参数包括母线电压、散热器的测温点温度、冷却水流量以及进/出水温度。
在一实施例中,第一计算模块包括第三计算模块和第四计算模块。第三计算模块用于根据电流指令、性能参数和运行参数计算功率开关器件在各开关周期内的第一平均损耗。第四计算模块用于根据第一平均损耗和第一温度模型计算芯片与基板之间的温升。
在一实施例中,第五获取装置包括第六获取装置和第五计算模块。第六获取装置用于获取第二温度模型。第二温度模型为散热器测温点与基板之间的热阻抗曲线等效模型。第五计算模块用于根据电流指令、性能参数、运行参数和第二温度模型计算基板的最大温度。
在一实施例中,功率开关器件温度的预测装置还包括解析模块。解析模块用于从电流指令中区分出双极性电流指令。双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令。第五计算模块根据双极性电流指令来计算基板的最大温度。
在一实施例中,第五计算模块包括第六计算模块和第七计算模块。第六计算模块用于根据双极性电流指令、性能参数和运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗。第七计算模块用于根据第二平均损耗和第二温度模型计算基板的最大温度。
在另一实施例中,第五获取装置包括第七获取装置和第八计算模块。第七获取装置用于获取第三温度模型。第三温度模型为散热器的冷却等效模型。第八计算模块用于根据电流指令、性能参数、运行参数和第三温度模型计算基板的最大温度。
在一实施例中,功率开关器件温度的预测装置还包括第二解析模块。第二解析模块用于从电流指令中区分出双极性电流指令。双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令。第八计算模块用于根据双极性电流指令来计算基板的最大温度。
在一实施例中,第八计算模块包括第九计算模块和第十计算模块。第九计算模块用于根据双极性电流指令、性能参数和运行参数计算功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗。第十计算模块用于根据第二平均损耗和第三温度模型计算基板的最大温度。
在一实施例中,第五获取装置包括第三测量装置。第三测量装置用于根据梯度放大器的历史运行参数预测基板的最大温度。
在一实施例中,在功率开关器件的最高温度超过功率开关器件的设定保护阈值时,外部不输出当前的电流指令。
在一实施例中,在最高温度小于或等于设定保护阈值时,外部输出电流指令给梯度放大器。
在又一实施例中,一种功率开关器件温度的预测装置如图18所示,包括第八获取装置912、第九获取装置914以及判断装置916。该功率开关器件用于梯度放大器中,功率开关器件包括基板以及设置于基板上的芯片,基板设置于梯度放大器的散热器上,梯度放大器用于执行输出的电流指令。第八获取装置912用于获取芯片与基板之间的温升,芯片与基板之间的温升设有第一保护阈值。第九获取装置914用于获取散热器测温点的温度,散热器测温点的温度设有第二保护阈值。判断装置916用于判断芯片与基板之间的温升和第一保护阈值的大小,并用于判断散热器测温点的温度与第二保护阈值的大小。在其中一个实施例中,在芯片与基板之间的温升超过第一保护阈值和散热器测温点的温度超过第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。在另一个实施例中,一种功率开关器件温度的预测装置包括第八获取装置912和判断装置916,在芯片与基板之间的温升超过第一保护阈值时,不输出当前的电流指令。在又一实施例中,一种功率开关器件温度的预测装置包括第九获取装置914和判断装置916,在散热器测温点的温度超过第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。
在一实施例中,本申请还提供一种医疗设备。该医疗设备包括梯度放大器、内置或外置于梯度放大器的存储器和处理器。梯度放大器还包括功率开关器件。存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行计算机程序时实现如上任一方法的步骤。
在一实施例中,一种存储介质,其上存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时实现如上任一方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (23)

1.一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,其特征在于,所述方法包括:
获取待输出至所述梯度放大器中的电流指令;
获取所述功率开关器件的性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数;以及
根据所述电流指令、所述性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度;所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片;所述基板设置于所述梯度放大器的散热器上;
所述根据所述电流指令、所述性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度的步骤包括:
获取第一温度模型;所述第一温度模型为所述芯片与所述基板之间的温升等效模型;
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第一温度模型计算得到所述芯片与所述基板之间的温升;
获取所述基板的最大温度;以及
基于所述温升和所述基板的最大温度计算所述最高温度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述功率开关器件的性能参数包括损耗参数和热阻抗参数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述最高温度超过设定保护阈值时,调整所述电流指令后返回执行预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度的步骤。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述最高温度为所述基板上的芯片和所述基板之间的温升与所述基板的最大温度的和。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述梯度放大器每次运行的过程中记录当前电流指令被执行时所述基板的最大温度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述温升等效模型为四阶等效模型。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,在所述电流指令输出至所述梯度放大器之前预测所述功率开关器件的温度。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述梯度放大器当前的运行参数包括母线电压、散热器的测温点温度、冷却水流量以及进/出水温度。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第一温度模型计算得到所述芯片与所述基板之间的温升的步骤包括:
根据所述电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第一平均损耗;以及
根据所述第一平均损耗和所述第一温度模型计算所述芯片与所述基板之间的温升。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:
获取第二温度模型;所述第二温度模型为所述散热器测温点与所述基板之间的热阻抗曲线等效模型;以及
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法还包括,从所述电流指令中区分出双极性电流指令的步骤;所述双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令;
所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中,根据所述双极性电流指令计算所述基板的最大温度。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中包括:
根据所述双极性电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗;以及
根据所述第二平均损耗和所述第二温度模型计算所述基板的最大温度。
13.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:
获取第三温度模型;所述第三温度模型为所述散热器的冷却等效模型;以及
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述方法还包括,从所述电流指令中区分出双极性电流指令的步骤;所述双极性电流指令为存在两种极性的电流峰值的电流指令;
所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中,根据所述双极性电流指令计算所述基板的最大温度。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度的步骤中包括:
根据所述双极性电流指令、所述性能参数和所述运行参数计算所述功率开关器件在各开关周期内的第二平均损耗;以及
根据所述第二平均损耗和所述第三温度模型计算所述基板的最大温度。
16.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述获取所述基板的最大温度的步骤包括:根据所述梯度放大器的历史运行参数预测所述基板的最大温度。
17.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:在所述最高温度超过所述功率开关器件的设定保护阈值时,不输出当前的电流指令。
18.一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片,所述基板设置于所述梯度放大器的散热器上,所述梯度放大器用于执行输出的电流指令,其特征在于,所述方法包括:
采用权利要求1-17中任一项所述的方法获取所述芯片与所述基板之间的温升,所述温升设有第一保护阈值;
获取所述散热器测温点的温度,所述测温点的温度设有第二保护阈值;以及
在所述温升超过所述第一保护阈值且所述测温点的温度超过所述第二保护阈值时,不输出当前的电流指令。
19.一种功率开关器件温度的预测方法,所述功率开关器件用于梯度放大器中,所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片,所述梯度放大器用于执行输出的电流指令,其特征在于,所述方法包括:
采用权利要求1-17中任一项所述的方法获取所述芯片与所述基板之间的温升,所述温升设有第一保护阈值;以及
在所述温升超过所述第一保护阈值时,不输出当前的电流指令。
20.根据权利要求19所述的方法,其特征在于,所述梯度放大器每次运行的过程中记录当前电流指令被执行时所述基板的最大温度。
21.一种功率开关器件温度的预测装置,所述功率开关器件用于梯度放大器中,其特征在于,所述装置包括:
第二获取装置,用于获取待输出至梯度放大器中的电流指令;
第三获取装置,用于获取功率开关器件的性能参数以及梯度放大器当前的运行参数;以及
第二测量装置,用于根据所述电流指令、所述性能参数以及所述梯度放大器当前的运行参数预测所述电流指令被所述梯度放大器执行时所述功率开关器件的最高温度;所述功率开关器件包括基板以及设置于所述基板上的芯片;所述基板设置于梯度放大器的散热器上;
所述第二测量装置被配置为:
获取第一温度模型;所述第一温度模型为所述芯片与所述基板之间的温升等效模型;
根据所述电流指令、所述性能参数、所述运行参数和所述第一温度模型计算得到所述芯片与所述基板之间的温升;
获取所述基板的最大温度;以及
基于所述温升和所述基板的最大温度计算所述最高温度。
22.一种医疗设备,包括梯度放大器、内置或外置于所述梯度放大器的存储器和处理器,所述梯度放大器还包括功率开关器件,其特征在于,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~20任一所述方法的步骤。
23.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~20任一所述方法的步骤。
CN201910730524.9A 2019-06-03 2019-08-08 功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备 Active CN110471012B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2019104751943 2019-06-03
CN201910475194 2019-06-03

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110471012A CN110471012A (zh) 2019-11-19
CN110471012B true CN110471012B (zh) 2022-05-27

Family

ID=68510360

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910730524.9A Active CN110471012B (zh) 2019-06-03 2019-08-08 功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110471012B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3654050A1 (en) * 2018-11-14 2020-05-20 Siemens Healthcare GmbH Optimized use of a system component in an imaging system
CN114066090A (zh) * 2021-11-25 2022-02-18 清华大学 温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质
CN116413541A (zh) * 2023-03-28 2023-07-11 国网山东省电力公司德州供电公司 一种基于数字孪生和闭环寻优的变压器状态感知方法
CN118118001A (zh) * 2024-02-08 2024-05-31 无锡市稳先微电子有限公司 智能电子开关、集成电路芯片、芯片产品和汽车

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5502925B2 (ja) * 2012-04-04 2014-05-28 ファナック株式会社 推定したモータ温度によりモータの過熱保護を行うモータ制御装置
JP5667242B2 (ja) * 2013-06-10 2015-02-12 ファナック株式会社 パワー半導体チップの温度を推定する温度推定装置及びそれを備えるモータ制御装置
CN104915538B (zh) * 2015-04-16 2017-09-12 河海大学常州校区 一种敞开式支架安装光伏逆变器元件温度预测方法
CN107219016B (zh) * 2017-05-24 2019-05-17 湖南大学 计算igbt模块瞬态结温的方法和系统
CN108072821B (zh) * 2017-12-06 2018-11-16 南京埃斯顿自动控制技术有限公司 半导体功率器件动态结温的实时在线预测方法
CN108896200B (zh) * 2018-07-27 2019-10-11 北京金风科创风电设备有限公司 变流器的功率模块温度的检测方法、装置、设备及介质
CN109581178B (zh) * 2018-12-21 2020-12-15 武汉合康电驱动技术有限公司 确定电压型逆变器igbt模块结温的方法及设备
CN109738779B (zh) * 2019-01-30 2021-05-18 上海联影医疗科技股份有限公司 半导体结温计算方法、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110471012A (zh) 2019-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110471012B (zh) 功率开关器件温度的预测方法和装置、存储介质及医疗设备
US11215657B2 (en) Real-time online prediction method for dynamic junction temperature of semiconductor power device
CN107192934B (zh) 一种用于大功率igbt的结壳瞬态热阻抗的测量方法
US9601404B2 (en) Thermal resistance measuring method and thermal resistance measuring device
CN108802590A (zh) 一种半导体器件的功率循环测试方法及测试系统
CN107209222A (zh) 用于确定功率半导体模块的老化的方法以及设备和电路装置
CN105572558A (zh) 一种功率二极管模块工作结温的在线检测系统及其检测方法
CN110658435B (zh) 一种igbt结温监测装置及方法
CN105825019A (zh) 一种绝缘栅双极晶体管igbt模块温度求解算法
US11320321B2 (en) Determining a characteristic temperature of an electric or electronic system
CN115629553A (zh) 一种高时空分辨率igbt模块电热应力计算方法
Yuan et al. Online junction temperature estimation system for IGBT based on BP neural network
Yuan et al. Self-calibration for IGBT junction temperature measurement in power converter
JP4373206B2 (ja) 電気的構成素子の動作温度を測定するための装置および方法
CN113765058A (zh) 一种斩波电路保护方法及系统
CN116500400A (zh) 碳化硅功率器件的焊料层失效状态在线原位表征系统及方法
CN115469206A (zh) 电机控制器的功率半导体器件芯片寿命评估方法、装置、汽车、介质及设备
JP6218156B2 (ja) 電力変換装置及び電力変換装置の制御方法
Cheng et al. Dynamic modeling framework for evaluating electromagnetic-electro-thermal behavior of power conversion system during load operation
CN112765786A (zh) 功率器件的结温估算方法、功率器件、电机控制器及计算机可读存储介质
JP6466039B2 (ja) マルチダイパワーモジュールの動作を制御する方法及びデバイス
Zhang et al. A Decoupled Junction Temperature and Aging Level Evaluating Method for SiC MOSFETs
Lin et al. Statistics-based switching loss characterization of power semiconductor device
Yang et al. Investigation on parallel operations of IGBTs
CN116106706A (zh) 一种柔性直流输电换流阀的热阻测试电路及测试方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant after: Shanghai Lianying Medical Technology Co., Ltd

Address before: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant before: SHANGHAI UNITED IMAGING HEALTHCARE Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant