CN111460617A - 一种基于神经网络的igbt结温预测方法 - Google Patents

一种基于神经网络的igbt结温预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，基于BP神经网络构建IGBT结温预测模型，该模型具有较强的非线性映射能力，且本发明的结温特征包括相电流峰值、开关频率和环境温度，能够精确的表征结温特征。IGBT结温预测模型可精确反映结温特征与结温之间的关系，将采集到的IGBT的结温特征输入到IGBT结温预测模型中，即可预测得到IGBT结温，实现复杂度低，实时性强，预测精度较高。并且，在训练IGBT结温预测模型时，通过采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型，并基于所得3D热仿真模型，可以获得不同工况下的IGBT结温数据，采用该IGBT结温数据所构成的训练样本训练IGBT结温预测模型，可广泛用于多种不同的功率器件以及不同的工况，工业实用性较强。

Description

一种基于神经网络的IGBT结温预测方法
技术领域
本发明属于电力电子技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的IGBT结温预测方法。
背景技术
IGBT是用在逆变器中的功率器件，用于将直流电能转变成交流电。在交直电流转换过程中，由于高频切换，功率半导体器件长期处于功率循环和热循环引起的热脉冲之下，因此由结温变化引起的热机械应力的不断变化对IGBT的内部结构损害很大，从而导致器件失效。研究表明，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。通过监测IGBT结温，采用适当的控制方法可以减小器件的热应力冲击从而增加IGBT模块使用寿命、降低故障率，故研究IGBT结温预测方法具有重要的意义。
现有的IGBT结温预测方法主要包括：光学方法、物理接触方法和电气方法。其中，光学方法简单易于操作，但由于热成像器材价格昂贵不易安装，因此难以在工程上应用；物理接触方法可以较为准确的测量温度，但是无法直接触封装内的芯片，所测温度有一定的偏差，预测精度较低；电气方法测量速度快、精度高，但是需要复杂的测量电路，在一定程度上还会影响器件的正常工作。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，其目的在于，解决在满足实现复杂度较低的前提下，由于现有技术无法直接接触封装内的芯片而导致的预测精度较低的技术问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，包括以下步骤：
S1、采集待测IGBT的结温特征，其中，结温特征为IGBT模块实时运行时的实时参数，包括相电流峰值、开关频率和环境温度；
S2、将所得结温特征输入到预训练好的IGBT结温预测模型，得到待测IGBT的结温；
其中，IGBT结温预测模型为BP神经网络模型，其中，输入层的个数为1，包括三个神经元，分别用于输入相电流峰值、开关频率和环境温度；输出层的个数为1，包括一个神经元，用于输出IGBT结温。
进一步优选地，上述隐含层的个数为1，包括四个神经元。
进一步优选地，上述IGBT结温预测模型的激活函数为Relu，优化算法为拟牛顿法。
进一步优选地，上述IGBT结温预测模型的训练方法，包括以下步骤：
S01、采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型；
S02、基于所得3D热仿真模型，采集多组IGBT结温以及相应的结温特征，预处理后作为训练样本；其中，结温特征包括：相电流峰值、开关频率和环境温度；
S03、建立BP神经网络，将上述训练样本输入到该BP神经网络中进行训练，得到预训练好的IGBT结温预测模型。
进一步优选地，基于逆变器的物理结构以及数据参数采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型，并结合逆变器的实际运行工况和环境进行流固耦合仿真，获得逆变器中IGBT的结温；其中，数据参数包括输出电压、输出频率、功率因数。
进一步优选地，上述IGBT的结温Tj＝P×(Rthj-c+Rthc-hs+Rthhs-a)+Ta，其中，P为逆变器中IGBT的功率损耗，Rthj-c为逆变器的结壳热阻，Rthc-hs为逆变器的壳到散热器的热阻，Rthhs-a为逆变器的散热器到环境的热阻，Ta为环境温度，Rthj-c、Rthc-hs和Rthhs-a通过3D热仿真模型求得。
第二方面，本发明还提供了一种存储介质，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行本发明第一方面所提供的基于神经网络的IGBT结温预测方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明提供了一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，基于BP神经网络构建IGBT结温预测模型，该模型具有较强的非线性映射能力，且本发明的结温特征包括相电流峰值、开关频率和环境温度，能够精确的表征结温特征。IGBT结温预测模型可精确反映结温特征与结温之间的关系，将采集到的IGBT的结温特征输入到IGBT结温预测模型中，即可预测得到IGBT结温，实现复杂度低，实时性强，预测精度较高。
2、本发明提供了一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，基于BP神经网络构建IGBT结温预测模型，具有高度自学习和自适应的能力以及强容错率、高鲁棒性等特点；并且通过采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型，并基于所得3D热仿真模型，可以获得不同工况下的IGBT结温数据，采用该IGBT结温数据所构成的训练样本训练IGBT结温预测模型，可广泛用于多种不同型号、不同电压、电流等级的功率器件，不同结构的逆变器以及不同的工况，工业实用性较强。
附图说明
图1是本发明实施例1所提出的基于神经网络的IGBT结温预测方法的流程图；
图2是本发明实施例1所提出的BP神经网络模型拓扑结构图；
图3是采用本发明实施例1所提出的IGBT结温预测方法所得的预测结果与真实值的比较结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明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发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例1、
一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、采集待测IGBT的结温特征，其中，结温特征为IGBT模块实时运行时的实时参数，包括相电流峰值、开关频率和环境温度；
S2、将所得结温特征输入到预训练好的IGBT结温预测模型，得到待测IGBT的结温；
其中，IGBT结温预测模型为BP神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层；输入层的个数为1，包括三个神经元，分别用于输入相电流峰值、开关频率和环境温度；输出层的个数为1，包括一个神经元，用于输出IGBT结温。
本发明中的IGBT结温预测模型为BP神经网络模型，神经网络在学习之前不必获悉任何输入样本与对应标记之间的关系，直接对数据进行迭代训练，来不断调整自己的权值矩阵与阈值，逐渐减小损失函数以改善性能。BP神经网络具有较强的非线性映射能力，高度自学习和自适应的能力以及强容错率、高鲁棒性等特点，在基于大数据的非线性系统预测方面具有得天独厚的优势，能够大大提高IGBT结温预测的准确性。
进一步优选地，上述隐含层的个数为1，包括四个神经元。
进一步优选地，上述IGBT结温预测模型的激活函数为Relu，优化算法为拟牛顿法。
进一步优选地，上述IGBT结温预测模型的训练方法，包括以下步骤：
S01、采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型；
ANSYS Icepak软件是电子行业专业的散热仿真优化分析软件，通过CFD的分析计算，可以显示电子产品实际热分布特性，用户可以在较短的时间内，预测电子产品内的流场、温度场等。通过该软件可获得多种模拟工况下IGBT结温数据，从而作为机器学习算法的数据样本。
S02、基于所得3D热仿真模型，采集多组IGBT结温以及相应的结温特征，预处理后作为训练样本；其中，结温特征包括：相电流峰值、开关频率和环境温度；
优选地，基于逆变器的物理结构以及包括输出电压、输出频率、功率因数的数据参数，采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型，并结合逆变器的实际运行工况和环境进行流固耦合仿真，获得逆变器中IGBT的结温，具体为：Tj＝P×(Rthj-c+Rthc-hs+Rthhs-a)+Ta，其中，P为逆变器中IGBT的功率损耗，Rthj-c为逆变器的结壳热阻，Rthc-hs为逆变器的壳到散热器的热阻，Rthhs-a为逆变器的散热器到环境的热阻，Ta为环境温度。具体的，在本实施例中，确定散热方式为强迫风冷，根据逆变器的实际物理参数赋予3D热仿真模型相应的材料属性，设置风扇的进气量恒定不变。为了确定相应的结温特征，本实施例分析了与IGBT结温相关的物理参数，主要包括两类，一类是功率模块固有参数，包括IGBT参数Vceo、Ro、Eon、Eoff，二极管参数VDo、RD、Erec，以及厂家测试参数Inom、Vnom，此类参数可以通过器件的数据手册获得；另一类是模块运行时的实时参数，包括峰值电流Ipk、调制比m、功率因数cosφ、开关频率fsw、母线电压Vdc以及环境温度Ta。由于稳态下的IGBT结温主要由逆变器的输出电压、相电流、开关频率和环境温度决定，因此将它们选为初始结温特征。本实施例中，设定逆变器输出的电压的范围是100～400V，电流是5～15A，开关频率是1～10kHz，环境温度是20～50℃，采集多组结温以及相应的初始结温特征，构成数据样本。对于所得的数据样本，若发现存在明显异常，则再次运行3D热仿真模型进行验证，去除掉明显异常的数据。对所得数据样本中的初始结温特征进行归一化处理，并且为了降低特征量之间的相关性，降低计算的复杂度，采用主成分分析法分析初始结温特征中每个特征量的方差贡献率，剔除方差贡献率较小的特征量，从而对结温特征进行降维。结果表明，逆变器的输出电压的方差贡献率最小，本实施例中约为0.067，而相电流的方差贡献最大，故降维后得到相应的结温特征为相电流峰值、开关频率和环境温度。进一步地，使用均方根误差评估特征量降维前后的性能，发现降维前后的性能差异不大，进一步可以确定主成分分析法的效性，可以在不影响性能的前提下，降低计算的复杂度。由于电流对样本标记的影响最大，故使用分层采样法对电流数据进行处理。本实施例中，每1A采集20组数据，收集200组样本，并按8∶2的比例分为训练集和测试集。训练集需要进行预处理并用于训练，测试集用于预测以揭示所提出模型的性能。
S03、建立BP神经网络，将上述训练样本输入到该BP神经网络中进行训练，得到预训练好的IGBT结温预测模型。
具体的，在BP神经网络模型构建时，将相电流峰值、开关频率及环境温度作为输入层的三个神经元，IGBT结温作为输出层的唯一神经元，隐含层数及神经元个数的选取通过试错法分别确定为1和4，如图2所示。神经网络凭借激活函数得以拟合非线性函数，如果没有激活函数，无论多少个神经元相连，其输出都是一个线性的函数。为了确定最优激活函数，在本实施例中，分别选取Sigmoid、Tanh和Relu激活函数进行模型训练，得到的训练结果如下表1所示：
表1
Figure BDA0002399056370000061
Figure BDA0002399056370000071
通过比较，选取均方根误差(RMSE，root mean square error)数值最小的Relu作为训练集最优激活函数，此时BP神经网络的性能最优。激活函数帮助神经网络拟合非线性函数，而优化算法帮助神经网络改善训练方式，其通过计算并更新影响模型训练及输出的网络参数，使参数逼近或达到最优值，实现最小化损失函数的目的。为了确定最优优化算法，在最优激活函数的基础上，本实施例分别采用随机梯度下降(SGD)、梯度下降优化(Adam)和拟牛顿法(quasi-Newton)三种常用优化算法进行模型训练，得到的训练结果如下表2所示：
表2
优化算法 对应激活函数 RMSE
随机梯度下降(SGD) Sigmoid 14.98
梯度下降优化(Adam) Relu 6.78
拟牛顿法(quasi-Newton) Relu 1.22
通过比较随机梯度下降(SGD)、梯度下降优化(Adam)拟牛顿法(quasi-Newton)三种常用优化算法在使用对应最优激活函数后的训练结果，选取RMSE最小的拟牛顿法作为BP神经网络优化算法，此时BP神经网络的性能最优。在分别确定激活函数和优化算法的选取之后，本实施例将迭代次数和学习率的取值分别取值为45和0.3。
得到预训练好的IGBT结温预测模型以后，将待测IGBT的结温特征输入到该预训练好的IGBT结温预测模型，得到待测IGBT的结温。在不同采样点处模型的输出值是相电流峰值、开关频率以及环境温度，输出值是IGBT的结温，每一组相电流峰值、开关频率、环境温度数据对应于一个结温，即一个采样点，将其与相应的结温真实值进行比较，得到如图3所示的结果，其中，横坐标为采样点，纵坐标为IGBT结温，圆点表示真实值，菱形表示采样本发明提出的方法所得的预测值，从图中可以看出，在不同采样点处，采用本发明所提出的IGBT结温预测方法所得的预测结果与真实值非常相近或者重合，预测精度较高。
实施例2、
一种存储介质，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行本发明实施例1所提供的基于神经网络的IGBT结温预测方法。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集待测IGBT的结温特征，其中，结温特征为IGBT模块实时运行时的实时参数，包括相电流峰值、开关频率和环境温度；
S2、将所得结温特征输入到预训练好的IGBT结温预测模型，得到待测IGBT的结温；
所述IGBT结温预测模型为BP神经网络模型，其中，输入层的个数为1，包括三个神经元，分别用于输入相电流峰值、开关频率和环境温度；输出层的个数为1，包括一个神经元，用于输出IGBT结温。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，所述隐含层的个数为1，包括四个神经元。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，所述IGBT结温预测模型的激活函数为Relu，优化算法为拟牛顿法。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，所述IGBT结温预测模型的训练方法，包括以下步骤：
S01、采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型；
S02、基于所得3D热仿真模型，采集多组IGBT结温以及相应的结温特征，预处理后作为训练样本；
S03、建立BP神经网络，将上述训练样本输入到该BP神经网络中进行训练，得到预训练好的IGBT结温预测模型。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，基于逆变器的物理结构以及数据参数，采用ANSYS Icepak软件构建逆变器的3D热仿真模型，并结合逆变器的实际运行工况和环境进行流固耦合仿真，获得逆变器中IGBT的结温；其中，数据参数包括输出电压、输出频率、功率因数。
6.根据权利要求5所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法，其特征在于，所述IGBT的结温Tj＝P×(Rthj-c+Rthc-hs+Rthhs-a)+Ta，其中，P为逆变器中IGBT的功率损耗，Rthj-c为逆变器的结壳热阻，Rthc-hs为逆变器的壳到散热器的热阻，Rthhs-a为逆变器的散热器到环境的热阻，Ta为环境温度，Rthj-c、Rthc-hs和Rthhs-a通过3D热仿真模型求得。
7.一种存储介质，其特征在于，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行本发明权利要求1-6任意一项所述的基于神经网络的IGBT结温预测方法。
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