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.
碳化硅功率管 导通电阻 神经网络 误差分析 温度特性