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关键词： Insulated gate bipolar transistors (IGBT)  

摘要： This paper proposes an analysis for the main microstructural changes at the chip topside level in the metallic interconnections of SKIM63 IGBT power modules due to aging processes caused by power cycling. The objective is to correlate these changes with the degradation processes dominating such positions. In this study, it is deduced that grains stability drives their texture evolution upon cycling. Transformations of texture components, which indicate whether the structure is recrystallized or deformed, are analyzed at different cycling stages. Afterward, the effect of the evolution of the disorientation angle's distribution on the crack passage is discussed. The size of grains directly related to their strength was as well shown to affect the cracking manner. Finally, the cracking procedure is interpreted in detail. © 2022 Elsevier Ltd

关键词： PCB embedding   H3TRB test   CAF  

摘要： PCB embedding is an attractive packaging technology for highly integrated future power systems. Electrical and thermal benefits and limitations are well understood, but only few publications focus on reliability. Here we are addressing high-humidity high temperature reverse bias (H3TRB) tests, which are performed to gain deeper understanding of the limitations of this technology. Cu filament growth is observed on both, PCB embedded samples and silicone potted reference samples. These filaments may form a conductive path and lead to an increased leakage current in blocking mode. Electrochemical corrosion of the Cu-plated guard ring is identified as root cause.

关键词： XGBoost machine learning algorithm   Capacity ratio   Power limit value   Differential evolution algorithm   Annual damage  

摘要： In order to solve the problem of long calculation time of insulated gate bipolar transistor (IGBT) junction temperature, the XGBoost machine learning algorithm is used to calculate IGBT junction temperature in the annual damage assessment process. The XGBoost machine learning algorithm can greatly reduce the calculation time of IGBT junction temperature while ensuring the accuracy, which provides conditions for finding the optimal PV system capacity ratio and power limit value by heuristic algorithm such as differential evolution algorithm later. For PV system capacity ratio and power limit, it is necessary to consider the annual damage of the PV inverter, the increase of power generation due to capacity ratio and the power generation loss due to power limit. This paper proposes an optimization goal that considers the above factors, and uses the differential evolution algorithm to obtain the optimal PV system capacity ratio and power limit value. (C) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.

关键词： IGBT模块   变流系统   损耗模型   结温仿真  

摘要： 随着轨道交通和新能源领域的不断发展,IGBT已经成为轨道交通和新能源领域的主流电力电子器件,是变流传动系统最核心部件之一。同时它也是变流系统中最主要的失效部件之一,为了保证系统安全可靠运行,需要评估IGBT模块的工作结温及其波动情况。本文首先基于实时采样数据建立了IGBT模块的损耗模型,然后基于Foster网络建立了等效热网络模型。开发结温仿真系统,以某款IGBT模块为样例进行结温仿真,并与热电偶实测结温进行对比,验证了该仿真系统的准确性和可用性,为不同运行工况的IGBT结温评估提供仿真支持。

关键词： 自主降落   强化学习   路径规划   COACH框架   确定性策略梯度   空地协同   无人机   最优控制  

摘要： 无人机设备能够适应复杂地形,但由于电池容量等原因,无人机无法长时间执行任务。无人机与其他无人系统(无人车、无人船等)协同能够有效提升无人机的工作时间,完成既定任务,当无人机完成任务后,将无人机迅速稳定地降落至移动平台上是一项必要且具有挑战性的工作。针对降落问题,文中提出了基于矫正纠偏COACH(corrective advice communicated humans)方法的深度强化学习比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)方法,为无人机降落至移动平台提供了最优路径。首先在仿真环境中使用矫正纠偏框架对强化学习模型进行训练,然后在仿真环境和真实环境中,使用训练后的模型输出控制参数,最后利用输出参数获得无人机位置控制量。仿真结果和真实无人机实验表明,基于矫正纠偏COACH方法的深度强化学习PID方法优于传统控制方法,且能稳定完成在移动平台上的降落任务。

关键词： 永磁同步电机   直接转矩控制   模型预测   评价函数  

摘要： 为抑制转矩脉动,提出了一种新型模型预测永磁同步电机直接转矩控制方法。建立永磁同步电机的实际模型和参考模型的状态方程,根据它们的误差向量反向推导控制率,进而预测出定子磁链和电磁转矩值,并利用李雅普诺夫稳定性原理证明了系统的稳定性。通过专门设计的评价函数,求解最优化问题来选择输入电压矢量,使定子磁链和电磁转矩误差达到最小。在Matlab/Simulink环境下建立模型进行仿真,结果表明该种方法使转速和转矩波形得到明显改善,具有良好的动静态控制性能。

关键词： HXN5型机车   通风散热   IGBT  

摘要： 结合机车结构原理和现场运用情况,分析了HXN5型机车交流发电机冷却通风系统散热能力对IGBT故障的影响,提出了净化冷却空气、保证通风系统空气压力的措施。通过提高IGBT工作时的通风散热能力,降低故障率,从而提高机车运用可靠性,减少设备故障对运输秩序的干扰。

关键词： 龙门刨床   电气控制系统   PLC   变频器   触摸屏  

摘要： 针对原B2012A型龙门刨床机床损耗高、线路复杂、故障率高、维护检修困难等缺点,根据机床主拖动系统调速范围、刀架进给和移动的要求,对原机床的传动链进行合理简化,采用可编程序控制器(PLC)和变频器对其传统控制系统进行改造,对改造所需的电机、变频器、PLC等电器部件进行合理配置,设计出改造后的电气控制系统的主电路图和PLC外部接线图。按照运动和加工要求,设计出其自动运行程序、手动运行程序和故障报警程序相关流程图并完成程序设计。改造后的控制系统使用触摸屏作为人机界面,通过触摸屏输入加工所需的参数、选择工作方式和显示运行与故障状态,最终实现了电气控制系统改造。改造后与原控制系统相比,可维护性与稳定性有了较大提高,操作方便,耗能降低,减小了系统的检修工作量,是一种简单可行的改造方案。

关键词： 深度神经网络   模型预测控制   注塑成型   最优控制  

摘要： 注塑机作为现代工业中重要的塑料件生产与制造设备,其智能化发展一直备受业界关注。伴随着航空航天、电力电子、汽车制造等行业的发展,如何实现对注塑件的高精度、高效率、绿色节能化生产,是目前注塑机的重要研制方向。本文针对注塑成型过程中采用传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)难以保证跟踪控制实时性的问题,提出一种结合深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)学习的注塑过程预测控制方法。在注塑机注射过程动力学模型基础上,创建带约束条件的模型预测控制器,对控制器运行数据进行采集并用以训练深度神经网络,实现了基于深度神经网络控制的注射速度的跟踪预测控制。仿真实验结果表明,采用本文所提出的学习预测控制策略能够有效避免注塑过程中因模型预测控制所产生的复杂计算,并满足工业实时性要求,具有应用前景。