基于MOSFET外特性参量的自适应模糊神经网络状态评估模型

摘要

焊料层疲劳脱落是功率器件主要的失效形式之一,准确的焊料层失效评估方法对提高系统可靠性尤其重要.本文以广泛应用于电力电子系统的MOSFET为研究对象,在驱动电压一定的条件下建立以导通电阻、壳温及电流为主特征参量的功率器件健康状态评估模型.首先,以器件的电-热多场耦合模型为基础研究不同健康状态时功率器件的电、热特性;然后,对比分析不同特征参量对焊料层疲劳响应的灵敏性,结果表明在相同工况下导通电阻增量的灵敏性更优;最后,以特征参量间的泛在关系为基础开展状态评估研究,同时引入导通电流、壳温来表征工况,建立基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的考虑器件运行状态的健康状态评估模型,预测器件老化率,划分健康状态等级区间,实现对器件运行状态的有效预测、评估.该评估方法监测数据提取较为容易,准确度高,并易于工程实现,能对器件正确合理使用、状态检修等工程实际应用提供指导.