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大功率IGBT器件及其组合多时间尺度动力学表征研究综述 被引量:5
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作者 肖飞 马伟明 +3 位作者 罗毅飞 刘宾礼 贾英杰 李鑫 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期108-126,共19页
在提出电力电子器件及其组合多时间尺度动力学表征需求的前提下,以目前常用的全控型电力电子器件——绝缘栅双极晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)为例,系统分析并归纳了目前在IGBT及其组合多时间尺度动力学表征研究方面... 在提出电力电子器件及其组合多时间尺度动力学表征需求的前提下,以目前常用的全控型电力电子器件——绝缘栅双极晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)为例,系统分析并归纳了目前在IGBT及其组合多时间尺度动力学表征研究方面的进展和成果,包括作为基础的大功率IGBT及其组合多时间尺度电热瞬态建模方法、基于模型的大功率IGBT模块失效量化表征方法以及用于辅助分析的IGBT组合多速率仿真方法。此外,介绍了基于IGBT多时间尺度模型的装置应用设计案例。从建模方法、可靠性评估、仿真手段以及应用设计四个方面系统全面地阐述了大功率IGBT及其组合多时间尺度的动力学表征方法,可为电力电子混杂系统的精确设计提供电力电子器件层面的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 绝缘栅双极晶体管 多时间尺度 电热瞬态建模 失效量化表征 多速率仿真
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一种IGBT传热模型参数等效计算方法 被引量:5
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作者 刘宾礼 罗毅飞 +2 位作者 汪波 孟庆云 朱俊杰 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2017年第1期37-42,共6页
以电力电子装置应用领域对IGBT模块传热特性及其散热设计的需求为牵引,基于Foster与Cauer热网络的结构属性与相互转换方法,建立了一种IGBT传热模型参数等效计算方法并进行了实验验证,对其传热特性进行了研究,得出封装各层温度运行规律... 以电力电子装置应用领域对IGBT模块传热特性及其散热设计的需求为牵引,基于Foster与Cauer热网络的结构属性与相互转换方法,建立了一种IGBT传热模型参数等效计算方法并进行了实验验证,对其传热特性进行了研究,得出封装各层温度运行规律及其各层之间的相互作用关系;建立了一种IGBT散热器传热模型参数设计方法并查明了最高结温、波动范围随散热器热容的变化规律. 展开更多
关键词 热网络结构 等效计算 结温运行规律 散热设计
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光纤数据量化器中一种峰峰值检测电路的设计 被引量:1
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作者 应建华 罗毅飞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第12期131-134,共4页
文章介绍了一种用于光纤数据量化器中的峰峰值检测电路的设计,针对光纤数据量化器性能的提高,采用了一种类似于模拟乘法器的双差分结构,并详细分析了这种双差分结构峰峰值检测电路的设计原理,给出了不同情况下的Cadence仿真波形。目前,... 文章介绍了一种用于光纤数据量化器中的峰峰值检测电路的设计,针对光纤数据量化器性能的提高,采用了一种类似于模拟乘法器的双差分结构,并详细分析了这种双差分结构峰峰值检测电路的设计原理,给出了不同情况下的Cadence仿真波形。目前,该峰峰值检测电路已经应用于一种传输速率为80MBd的光纤数据量化器中。 展开更多
关键词 光纤数据量化器 判别电路 峰峰值
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键丝结构参数对IGBT热特性的影响规律
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作者 贾英杰 肖飞 +2 位作者 罗毅飞 刘宾礼 黄永乐 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期18-23,共6页
针对焊接式绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块的键丝失效问题,首先分析了IGBT模块的电热耦合机理,并构建了基于有限元的某型IGBT模块电热耦合模型,通过实验验证了该模型的准确性;然后,从理论和仿真层面定量研究了键丝结构参数对IGBT热特性... 针对焊接式绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块的键丝失效问题,首先分析了IGBT模块的电热耦合机理,并构建了基于有限元的某型IGBT模块电热耦合模型,通过实验验证了该模型的准确性;然后,从理论和仿真层面定量研究了键丝结构参数对IGBT热特性的影响规律。研究结果表明:当键丝的截面尺寸小于临界值时,键丝与芯片的温度将产生明显分化,键丝温度会急剧升高进而导致熔断;键丝焊盘面积的减小也会导致芯片温度的升高,对焊点处温度变化的影响尤为明显。 展开更多
关键词 IGBT 电热耦合 有限元法 结构参数 参数化分析
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基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析 被引量:5
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作者 申皓澜 唐欣 +3 位作者 罗毅飞 肖飞 艾胜 樊亚翔 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期163-172,共10页
为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究... 为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。 展开更多
关键词 电能变换装置 逆变器 故障诊断 开路故障 深度学习 卷积神经网络 样本条件
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