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题名基于神经网络的SiC功率管导通电阻估测技术研究
被引量：2
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作者
崔江
陈一凡
范士颖
林华
沈勇
王友仁
陈则王
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机构
南京航空航天大学
航空工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
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出处
《航空科学技术》
2021年第9期81-86,共6页
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基金
航空科学基金(201933052001,20183352030)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NS2021021)。
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文摘
SiC功率管器件广泛应用在航空领域的电能变换、配电等场合,其健康状况十分重要。在SiC器件的健康监测应用中,导通电阻的检测是一项十分重要的技术。为了能够简单准确地得到碳化硅(SiC)MOSFET功率器件的导通电阻,本文提出了一种基于神经网络的SiC MOSFET器件导通电阻估测方法。本文搭建SiC MOSFET导通电阻测试电路仿真和物理试验平台,并使用BP神经网络(BP neural networks,BPNN)对不同温度、不同栅极电压以及不同漏极电流下SiC MOSFET器件的导通电阻数据进行详细描述。最后,对基于BPNN的SiC MOSFET导通电阻估测方法进行效果验证。结果表明,该方法具有精度高和泛化能力强的优点,能够实现SiC MOSFET器件导通电阻的有效估测。
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关键词
碳化硅功率管
导通电阻
神经网络
误差分析
温度特性
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Keywords
SiC power transistor
on-state resistance
neural networks
error analysis
temperature characteristic
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分类号
V240.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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