基于神经网络的SiC功率管导通电阻估测技术研究

崔江 陈一凡 范士颖 林华 沈勇 王友仁 陈则王

摘要：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。

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

中图分类号：V240.2文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.09.012

基金项目：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）

随着航空航天技术的飞速发展，高性能、高可靠性、智能化成为未来飞行器发展的主要特征[1]。碳化硅（SiC）MOSFET作为一种新型宽禁带功率半导体器件，具有更低的导通电阻、更高的开关速度、更小的反向恢复电荷和更高的击穿电场强度，在工作条件恶劣、性能要求苛刻的应用环境中十分有利，目前已经成为航空航天电能变换、配电领域研究和应用的热点[2-10]。作为一种功率器件，SiC MOSFET器件工作在恶劣、苛刻的环境中，其电性参数会产生退化现象，进而影响系统的性能，甚至导致电路故障，造成严重的损失。……