基于神经网络的IGBT模型参数校准系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的IGBT模型参数校准系统及方法，系统设置有数据输入模块、电路实测模块、参数仿真模块以及参数校准模块；通过数据输入模块设定基极驱动电压V_gs和集电极输入电流I_T；电路实测模块根据V_gs和I_T来测定IGBT集电极和发射极之间的电压实际输出值V_CE；参数仿真模块根据V_gs、I_T以及IGBT模型参数来确定IGBT集电极和发射极之间的电压仿真输出值V’_CE；参数校准模块根据V_CE与V’_CE之间的偏差采用神经网络模型来校准IGBT模型参数；其效果是：够对IGBT器件的模型参数进行校准，综合考虑了开通和关断两种状态对IGBT器件进行建模，充分利用了神经网络模型的参数优化效果，更准确地描述了IGBT内部的变化情况。

主权项

一种基于神经网络的IGBT模型参数校准系统，其特征在于，设置有数据输入模块、电路实测模块、参数仿真模块以及参数校准模块；所述数据输入模块用于设定基极驱动电压V_gs和集电极输入电流I_T；所述电路实测模块用于根据所述基极驱动电压V_gs和集电极输入电流I_T来测定IGBT集电极和发射极之间的电压实际输出值V_CE；所述参数仿真模块用于根据所述基极驱动电压V_gs、集电极输入电流I_T以及IGBT模型参数来确定IGBT集电极和发射极之间的电压仿真输出值V’_CE；所述参数校准模块用于根据所述电压实际输出值V_CE与所述电压仿真输出值V’_CE之间的偏差来校准IGBT模型参数；所述IGBT模型参数包括W_B、A、N_B、I_sne、t_p、K_p，其中W_B为基区宽度；A为总导电面积；N_B为基区掺杂浓度；I_sne为发射极电子饱和电流；t_p为基区少数载流子寿命；K_p为MOSFET沟道跨导；所述参数校准模块采用神经网络模型来调整IGBT模型参数，使得所述电压实际输出值V_CE与所述电压仿真输出值V’_CE之间的偏差达到预设范围。