CN119472870A 一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法 （广东力德诺电子科技有限公司）

道平洲工业园B区胜利东路6号A幢、B一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块本发明公开了一种基于氮化镓功率芯片的法基于智能功率模块调整后的功率路径预测未据库中。本发明保障了智能功率模块的安全运2通过分布式温度传感器收集智能功率模块温度数据进行预处理，根据2.如权利要求1所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征块中将热电偶传感器部署至氮化镓功率芯片表面和散热口，采用CAN总线协议连接所有热3.如权利要求2所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征使用有限元分析工具根据智能功率模块设计参数建立热模型，知功率的比值作为功率路径i和功率路径j间的热阻抗zj(t)，遍历根据智能功率模块的运行参数和热阻抗矩阵计算功率路径k的实时温度变化ATK(t)：根据功率路径k的实时功率和运行电压计算功率路径k的直流电流lax(t)，并通过直流根据功率路径k的直流电阻Rac,k、交流电阻Rac,k、均方根电流以及直流电流lax(t)计算功率路径k的等效电阻Re,:(t)：3得到功率路径k的等效电阻Re,:(t)后，通过等效电阻Re,:(t)与均方根电流计算得到功率路径k的损耗功率pioss,:(t)；随机初始化智能功率模块的所有功率路径的实时功率，定义优化目标函数F(t)为：同步根据功率路径k的等效电感和电容计算功率路径零交点频率fz定义优化目标函数F(t)的约束为：lfz,k-fkl≤E;计算每个初始种群的优化目标函数F(t)值，定义初始种群的适应度值为优化目4.如权利要求3所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征将调整优化后的智能功率模块的功率路径功率分配和温度数据输5.如权利要求4所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征若未来温度数据中存在超过智能功率模块设计最高温度的温度数据，则CPU判定智能4若未来温度数据中存在超过智能功率模块温度阈值，则启动冷若未来温度数据全部低于智能功率模块温度阈值，则记录智能6.如权利要求5所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征7.如权利要求6所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征8.如权利要求7所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征在于：所述存储至数据库中指CPU收集温度数据和调整后功率路径的功率分配存储至数据被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块5高效能量转换、功率管理以及设备运行稳定性方面扮演着至关重要的角色，其中，氮化镓功率模块内部器件的热管理问题日益突出，过高的工作温度不仅会显著降低器件效率，还会引发性能退化甚至永久性损伤，当前技术中，多点温度采集和功率分配优化逐渐成为研[0003]鉴于上述现有的基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法中存在的[0006]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优能功率模块中将热电偶传感器部署至氮化镓功率芯片表面和散热口，采用CAN总线协议连[0007]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优6与已知功率的比值作为功率路径i和功率路径j间的热阻抗zj(t)，遍历计算所有功率路径根据智能功率模块的运行参数和热阻抗矩阵计算功率路径k的实时温度变化其中zj(t)为功率路径k和功率路径j之间根据功率路径k的实时功率和运行电压计算功率路径k的直流电流lax(t)，并通过根据功率路径k的直流电阻Rac,k、交流电阻Rac,k、均方根电流以及直流电流lax(t)计算功率路径k的等效电阻Re,:(t)：得到功率路径k的等效电阻Re,r(t)后，通过等效电阻与均方根电流计算得到功率路径k的损耗功率pioss,:(t)；定义优化目标函数F(t)为：7lfz,k-fkl≤E;[0008]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优于人工神经网络ANN采用多层感知机架构构建预测模型，定义预测模型网络模型结构包括将调整优化后的智能功率模块的功率路径功率分配和温度数据输入预测模型中，[0009]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优若未来温度数据中存在超过智能功率模块设计最高温度的温度数据，则CPU判定[0010]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优8[0011]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优[0012]作为本发明所述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法的一种优理器执行所述计算机程序时实现上述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方行时实现上述基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方9功率模块中将热电偶传感器部署至氮化镓功率芯片表面和散热口，高精度薄膜热电偶传的全面性和准确性，采用CAN总线协议连接所有热电偶传感器形成传感器网络并将传感器与已知功率的比值作为功率路径i和功率路径j间的热阻抗zj(t)，遍历计算所有功率路径根据智能功率模块的运行参数和热阻抗矩阵计算功率路径k的实时温度变化其中zj(t)为功率路径k和功率路径j之间的热阻抗，从热阻抗矩阵Z中提取，根据功率路径k的实时功率和运行电压计算功率路径k的直流电流lax(t)，并通过根据功率路径的设计参数计算功率路径k的其中p为功率路径材料电阻率，u为功率路径导线磁导率，fk为功率路径电流频并获取功率路径k的直流电阻Rac,k，通过直流电阻Rac,k和集肤深度计算功率路径k的交流电阻Rac,k：根据功率路径k的直流电阻Rac,k、交流电阻Rac,k、均方根电流以及直流电流lax(t)计算功率路径k的等效电阻Re,:(t)：得到功率路径k的等效电阻Re,r(t)后，通过等效电阻与均方根电流计算得到功率路径k的损耗功率pioss,:(t)；定义优化目标函数F(t)为：同步根据功率路径k的等效电感和电容计算功率路径零交点频率fz定义优化目标函数F(t)的约束为：lfz,k-fkl≤E;人工神经网络ANN采用多层感知机架构构建预测模型，定义预测模型网络模型结构包括输将调整优化后的智能功率模块的功率路径功率分配和温度数据输入预测模型中，[0026]基于ANN的多层感知机架构，能够从复杂的功率路径分配和温度数据中提取关键若未来温度数据中存在超过智能功率模块设计最高温度的温度数据，则CPU判定定冷却温度阈值，当电子元件在运行时达到冷却温度阈值则开启冷却系统进行冷却处理，设定温度阈值为设计最高温度80%可以防止智能功率模块运行时温度超过温度上限导致内[0033]进一步地，存储至数据库中指CPU收集温度数据和调整后功率路径的功率分配存通过热阻抗矩阵和实时功率通过以下公式可以计算得到每条功率路径温度变化通过功率路径的功率和电压可以计算得到功率路径的额定电每条功率路径的材料电阻率为1.7*10__8，导线磁导率为4π*10_7，电流频率为