一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统

1.本发明涉及电力电子器件健康管理领域，特别是涉及一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统。


背景技术：

2.随着功率半导体器件(如igbt、mosfet等)的技术发展与工艺进步，电力电子器件在矿用提升机、煤矿胶带输送机、水泵、风机等煤矿主要用电设备的驱动系统中得到了广泛的应用。以矿用电机牵引等驱动系统为例，一般工作在较恶劣的环境中，常受限于湿度高、空间相对狭小、设备启动频繁、负荷变化大以及现场维修困难。而且一旦矿用电机驱动设备出现故障就可能造成严重的人身财产损失，所以其可靠性是至关重要的。在电机驱动系统中，电力电子器件模块失效导致的故障率最高，约为45％左右，而在电力电子器件的各类失效因素中，约60％的设备失效主要是由温度因素诱发。因此，电力电子器件的结温估计对于提高整个矿用电机驱动系统的可靠性非常关键。
3.目前，电力电子器件的结温检测方法主要有物理接触式测量法、光学非接触测量法、热阻抗模型预测法和温度敏感电参数法。物理接触式测量法是把热敏电阻或热电偶等测温元件置于待测电力电子器件内部，从而获取其内部温度信息。所测得的温度信息是模板内部基板的平均温度，测量的温度与实际结温之间的误差较大，响应速度较慢。光学非接触测量法主要基于冷光、拉曼效应、折射指数、反射比、激光偏转等光温耦合效应的表征参数，通常借助待测电力电子器件与红外辐射之间的关系，包括红外热成像仪、光纤、红外显微镜等。然而该方法是一种具有破坏性的测量方法，不适用于环境复杂的现场实际应用。热阻抗模型预测法结合待测电力电子器件、电路拓扑和散热系统等综合因素，基于待测电力电子器件的实时损耗及瞬态热阻抗网络模型，通过仿真计算或离线查表等方式反推芯片结温及其变化趋势。然而老化因素会影响热阻网络模型及待测电力电子器件的损耗模型，难以精确实时计算，算法复杂且在线结温预测能力较弱。温度敏感电参数法的核心思想是把待测电力电子器件自身作为温度传感部件，将其芯片温度信息映射在外部的电气变量上，通过对温度敏感电参数的测量，即可对芯片结温进行逆向预估，成本低、响应快、易于在线监测，是最具应用潜力的结温在线提取与一体化集成的新技术。现存的基于温度敏感电参数的结温检测方法往往只采用一个对温度敏感的电气参数变量，需要优先选择线性度好、灵敏度高、除结温外相关变量少的温敏电参数。但是单一温敏电参数往往不能同时满足上述三个条件，且单一变量拟合精度低，抗干扰能力弱，增大了结温估计难度。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提供了一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统，采用关断时间与关断损耗两个对结温敏感且有内在联系的电气参数量共同表征电力电子器件的结温，这种多参数融合的结温估计混合模型，具有精确度高，抗干扰性强的优点，对电力电子器件的可靠性研究具有重要的价值。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，包括：
7.对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗；
8.基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型；
9.基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；
10.基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型；
11.确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗；
12.基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。
13.可选的，所述确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数，具体包括：
14.获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；
15.对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；
16.基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；
17.基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。
18.可选的，所述基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型，具体包括：
19.基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
20.可选的，所述基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，具体包括：
21.基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
22.可选的，所述基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关
断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，具体包括：
23.基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
24.一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，包括：
25.标定实验数据确定模块，用于对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗；
26.关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型；
27.关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；
28.多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型；
29.电气参数确定模块，用于确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗；
30.结温估计模块，用于基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。
31.可选的，所述电气参数确定模块，具体包括：
32.电气数据获取单元，用于获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；
33.预处理单元，用于对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；
34.关断时间计算单元，用于基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；
35.关断损耗计算单元，用于基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。
36.可选的，所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：
37.关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
38.可选的，所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：
39.关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多
元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
40.可选的，所述多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：
41.多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
42.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
43.本发明提供了一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统，是基于更深层次的理论研究，在热力学物理和现存半导体物理原理的基础上最终选定的温度敏感电参数，通过关断时间和关断损耗的组合模型共同表征电力电子器件结温，可以有效提高结温估计的精度和抗干扰性，为开展电力电子器件的可靠性研究提供更为可靠的数据。
附图说明
44.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
45.图1为本发明实施例提供的一种基于关断时间与关断损耗的多参数融合的电力电子器件结温估计方法的系统结构图；
46.图2为本发明实施例提供的结温标定部分的实验平台示意图；
47.图3为本发明实施例提供的建模部分中第一模型生成模块建立的集电极电流-关断时间-结温的三维模型图；图3(a)为第一视角下集电极电流-关断时间-结温的三维模型图；图3(b)为第二视角下集电极电流-关断时间-结温的三维模型图；
48.图4为本发明实施例提供的建模部分中第二模型生成模块建立的集电极电流-关断损耗-结温的三维模型图；图4(a)为第一视角下集电极电流-关断损耗-结温的三维模型图；图4(b)为第二视角下集电极电流-关断损耗-结温的三维模型图；
49.图5为本发明实施例提供的建模部分中多参数模型生成模块建立的关断时间-关断损耗-结温的多参数结温估计模型图；图5(a)为第一视角下关断时间-关断损耗-结温的多参数结温估计模型图；图5(b)为第二视角下关断时间-关断损耗-结温的多参数结温估计模型图；
50.图6为本发明实施例提供的多参数融合的电力电子器件结温估计方法的流程示意图；
51.图7为本发明实施例提供的多参数融合的电力电子器件结温估计方法的结构示意图；
52.图8为本发明实施例提供的结温标定部分的实验平台电路原理图。
53.图中，恒温加热平台1，上位机2，混合信号示波器(mso)3，大功率直流电源4，igbt模块(ff50r12rt4)5，dsp控制板及驱动电路6，高压差分探头与高精度电流探头7，浪涌吸收电容8，感性负载(4mh)9，母线电容10，开关电源11，泄放电阻12。
具体实施方式
54.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
56.实施例一
57.本实施例提供了一种基于关断时间与关断损耗的多参数融合的电力电子器件结温估计方法，包括以下步骤：
58.步骤一：对电力电子器件进行标定实验，得到标定实验数据；所述标定实验数据包括结温tj以及所述结温tj对应的直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断时间t
off
、关断损耗e
off
。
59.步骤二：选取直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断时间t
off
和结温tj建立u
d-i
c-t
off-tj的结温估计模型，选取直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断损耗e
off
和结温tj建立u
d-i
c-e
off-tj的结温估计模型。
60.步骤三：对所述u
d-i
c-t
off-tj的结温估计模型和u
d-i
c-e
off-tj的结温估计模型进行数据处理，得到关断时间t
off
与关断损耗e
off
的多参数融合的u
d-t
off
/e
off-tj结温估计模型。
61.步骤四：在进行结温预测时，将所述电力电子器件运行时的相关电气参数输入u
d-t
off
/e
off-tj的结温估计模型中，即可查表得到所述电力电子器件的估计结温。
62.本实施例提供的基于关断时间与关断损耗的多参数融合的电力电子器件结温估计方法包括结温标定部分、建模部分和结温估计部分。
63.如图1所示，所述结温标定部分包括电源模块、标定数据采集模块、第一计算模块、第二计算模块、实验电路模块、电路控制模块和温度控制模块；所述建模部分包括第一模型生成模块、第二模型生成模块、多参数模型生成模块和模型输出模块；所述结温估计部分包括实时数据采集模块、第三计算模块、第四计算模块、结温估计模块和结温输出模块。
64.其中，在所述结温标定部分的实验平台如图2所示，该结温标定部分包括如下：
65.所述电源模块，用于为所述结温标定部分的各模块供电。
66.所述标定数据采集模块，用于采集所需的电气参数(电压、电流等)。
67.所述实验电路模块，用于接收所述电路控制模块的指令，进行标定实验。
68.所述电路控制模块，用于所述电力电子器件驱动参数的设置和测试指令的实施。
69.所述第一计算模块，用于将采集到的电气参数进行计算得到建立模型所需要的电气参数(如关断时间)，并将结果输出到建模部分。
70.所述第二计算模块，用于将采集到的电气参数进行计算得到建立模型所需要的电气参数(如关断损耗)，并将结果输出到建模部分。
71.所述温度控制模块，用于保持实验所需的温度。
72.其中，所述电源模块与所述实验电路模块相连，所述温度控制模块与所述实验电路模块相连，所述电路控制模块与所述实验电路模块相连，所述实验电路模块与所述标定数据采集模块相连，所述标定数据采集模块分别与所述第一计算模块、第二计算模块相连。
73.在所述建模部分，
74.所述第一模型生成模块，用于u
d-i
c-t
off-tj的结温估计模型的建立，如图3所示，图3(a)为第一视角下集电极电流-关断时间-结温的三维模型图，图3(b)为第二视角下集电极电流-关断时间-结温的三维模型图；其中，由于坐标轴的空间变换导致图3(a)与图3(b)的视角不同。
75.所述第二模型生成模块，用于u
d-i
c-e
off-tj的结温估计模型的建立，如图4所示，图4(a)为第一视角下集电极电流-关断损耗-结温的三维模型图，图4(b)为第二视角下集电极电流-关断损耗-结温的三维模型图；其中，由于坐标轴的空间变换导致图4(a)与图4(b)的视角不同。
76.所述多参数模型生成模块，用于根据u
d-i
c-t
off-tj结温估计模型和u
d-i
c-e
off-tj结温估计模型建立多参数融合的u
d-t
off
/e
off-tj结温估计模型，如图5所示，图5(a)为第一视角下关断时间-关断损耗-结温的多参数结温估计模型图，图5(b)为第二视角下关断时间-关断损耗-结温的多参数结温估计模型图；其中，由于坐标轴的空间变换导致图5(a)与图5(b)的视角不同。
77.所述模型输出模块，用于将所建立的多参数融合的u
d-t
off
/e
off-tj结温估计模型输出到结温估计部分。
78.其中，所述第一计算模块与所述第一模型生成模块相连，所述第二计算模块与所述第二模型生成模块相连，所述第一模型生成模块与所述多参数模型生成模块相连，所述第二模型生成模块与所述多参数模型生成模块相连，所述多参数模型生成模块与所述模型输出模块相连。
79.在结温估计所述部分，
80.所述实时数据采集模块，用于采集运行中的电力电子器件的相关电气参数。
81.所述第三计算模块，用于根据所述实时数据采集模块中获取的电气参数(电压、电流)的实时数据，计算得到所需要的电气参数(如关断时间)的实时数据。
82.所述第四计算模块，用于根据所述实时数据采集模块中获取的电气参数(电压、电流)的实时数据，计算得到所需要的电气参数(如关断损耗)的实时数据。
83.所述结温估计模块，用于接收所述第三计算模块和所述第四计算模块中计算得到的电气参数(关断时间、关断损耗)的实时数据，并将其输入到所述结温估计模块中，得到估计结温。
84.所述结温输出模块，用于接收所述结温估计模块获取的估计结温，并输出待测电力电子器件的实时运行结温。
85.其中，所述实时数据采集模块与所述第三计算模块、所述第四计算模块相连，所述第三计算模块、所述第四计算模块与所述结温估计模块相连，所述结温估计模块与所述结温输出模块相连。
86.进一步地，在所述结温标定部分，
87.所述第一计算模块计算得到的关断时间t
off
是通过以下公式计算得到：
[0088][0089]
其中，ic为关断前的集电极电流，ud为直流母线电压。
[0090]
所述第二计算模块计算得到的关断损耗e
off
通过以下公式计算得到：
[0091][0092]
其中，v
ce
为集射极电压，ic为集电极电流。
[0093]
需要说明下，ic和ic两者不同。关断过程中的ic(小c)是一个下降曲线，积分符号中ic(大c)代表积分时间过程中最大集电极电流值，ud积分过程中最大的母线电压值，即10％ic是一个常量，表示最大集电极电流的10％。
[0094]
乘号后的ic表示积分过程中的每一个ic，在每一个dt时间内，ic是在变化的，因此ic是一个变量。
[0095]
进一步地，在所述建模部分，
[0096]
所述第一模型生成模块，用于通过多元线性回归算法来建立基于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
[0097]
所述第二模型生成模块，用于通过多元线性回归算法来建立基于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
[0098]
所述多参数模型生成模块，用于使用矩阵分析算法对两个基于单变量的模型进行数据处理，得到多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
[0099]
优选地，本实施例所述的电力电子器件为igbt。
[0100]
优选地，本实施例所述的电源模块可采用高精度直流稳压电源。
[0101]
优选地，本实施例所述的实验电路模块可使用h桥逆变电路；
[0102]
优选地，本实施例所述的标定数据采集模块可使用高压差分探头和高精度电流探头采集标定实验过程中的igbt器件的电气参数。
[0103]
优选地，本实施例所述的实时数据采集模块可使用高压差分探头和高精度电流探头采集运行过程中的igbt器件的电气参数。
[0104]
实施例二
[0105]
如图6所示，本实施例提供的一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，包括：
[0106]
步骤601：对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗。
[0107]
步骤602：基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
[0108]
步骤603：基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
[0109]
步骤604：基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
[0110]
步骤605：确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗。
[0111]
步骤606：基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。
[0112]
其中，步骤605具体包括：
[0113]
获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。
[0114]
步骤602具体包括：
[0115]
基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
[0116]
步骤603具体包括：
[0117]
基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
[0118]
步骤604具体包括：
[0119]
基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
[0120]
实施例三
[0121]
如图7所示，本实施例提供了一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，包括：
[0122]
标定实验数据确定模块701，用于对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗。
[0123]
关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块702，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
[0124]
关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块703，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
[0125]
多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块704，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
[0126]
电气参数确定模块705，用于确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗。
[0127]
结温估计模块706，用于基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多
参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。
[0128]
其中，所述电气参数确定模块705，具体包括：
[0129]
电气数据获取单元，用于获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；预处理单元，用于对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；关断时间计算单元，用于基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；关断损耗计算单元，用于基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。
[0130]
所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块702，具体包括：
[0131]
关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。
[0132]
所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块703，具体包括：
[0133]
关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。
[0134]
所述多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块704，具体包括：
[0135]
多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。
[0136]
实施例四
[0137]
对矿山提升机驱动系统中的电力电子器件，通过如图8所示的h桥逆变电路对矿山提升机驱动系统中对应型号的igbt进行标定实验，标定igbt关断过程中的直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断时间t
off
、关断损耗e
off
和对应结温tj。
[0138]
本实施例所述的h桥逆变电路，由四个igbt器件、四个反并联二极管、一个并联等效电阻和一个直流侧电容组成。
[0139]
本实施例所述的标定实验采用双脉冲测试法，在电力电子器件vt4的门电路上施加两段脉冲信号，使vt1始终保持在开通状态、vt2和vt3始终保持在关断状态，可以获得关断过程中的直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、集电极-发射极间的电压v
ce
的波形和数据，从而计算得到所需要的温度敏感电参数关断时间t
off
和关断损耗e
off
。
[0140]
其中，标定实验的电流范围为30％～70％的额定电流，标定实验的温度范围为30℃～150℃，标定实验的电压范围为0-u额定。
[0141]
对直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断时间t
off
和对应结温tj进行拟合，获取拟合方程，建立基于关断时间的igbt结温估计模型；对直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、关断损耗e
off
和对应结温tj进行拟合，获取拟合方程，建立基于关断损耗的igbt结温估计模型。
[0142]
拟合方式使用多元线性回归算法，提高拟合结果的精准性；多元线性回归算法的公式如下所示：
[0143]
y＝β0+β1x1+β2x2+...+βmxm+e。
[0144]
优选的，一般igbt模块工况下母线电压恒定，以特定工况最大极射极偏压u为例。
[0145]
通过矩阵分析对基于关断时间的igbt结温估计模型和基于关断损耗的igbt结温估计模型进行计算，关断时间t
off
、关断损耗e
off
、关断前的集电极电流ic和结温tj的关系如以下矩阵所示：
[0146][0147][0148]
得到的结温tj、关断时间t
off
、关断损耗e
off
之间的关系为：
[0149]
tj＝α3t
off
+β3e
off
+η3。
[0150]
其中，α3、β3、η3均为常数值。
[0151]
利用计算得到的所述公式与标定实验得到的直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic得到基于关断时间与关断损耗的多参数融合的igbt结温估计模型。
[0152]
具体的，在矿山提升机运行过程中，利用实时数据采集模块获取igbt关断过程中的直流母线电压ud、关断前的集电极电流ic、集电极电流ic，并计算得到关断时间t
off
和关断损耗e
off
，将直流母线电压ud、关断时间t
off
和关断损耗e
off
输入到建立好的u
d-t
off
/e
off-tj模型中，就可以得到运行中的igbt器件的实时结温。
[0153]
本实施例根据实际工况中矿山提升机驱动系统中电力电子器件(igbt)的电气数据，结合高灵敏度的参数(关断时间、关断损耗)，建立u
d-t
off
/e
off-tj的结温估计模型中，可以实现高精度的结温估计。
[0154]
本发明公开了一种基于关断时间与关断损耗的多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统，包括以下步骤：在结温标定过程中，测量电力电子器件的结温并采集相应的电气参数；然后分别建立基于关断时间的电力电子器件结温估计模型和基于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；最后得到多参数融合的电力电子器件结温估计模型，并将其运用于电力电子器件的结温估计中。本发明基于电力电子器件在关断过程中特定电气参数在不同结温下发生变化的特性，选取关断时间与关断损耗共同表征电力电子器件结温，提高结温估计的精度和抗干扰性，有效克服了单独变量拟合精度低、抗干扰性弱的缺点，为电力电子器件的结温估计提供了一种新方法。
[0155]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0156]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，其特征在于，包括：对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗；基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型；基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型；确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗；基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。2.根据权利要求1所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，其特征在于，所述确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数，具体包括：获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。3.根据权利要求1所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，其特征在于，所述基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型，具体包括：基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。4.根据权利要求1所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，其特征在于，所述基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，具体包括：基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。5.根据权利要求1所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法，其特征在于，所述基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电
子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，具体包括：基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。6.一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，其特征在于，包括：标定实验数据确定模块，用于对测试电力电子器件进行标定实验，以得到所述测试电力电子器件的标定实验数据；所述标定实验数据包括结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流、关断时间和关断损耗；关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型；关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型；电气参数确定模块，用于确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；所述目标电力电子器件与所述测试电力电子器件为同型号的电力电子器件；所述电气参数包括实际关断过程中的关断时间和关断损耗；结温估计模块，用于基于所述电气参数和所述关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定所述目标电力电子器件的结温。7.根据权利要求6所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，其特征在于，所述电气参数确定模块，具体包括：电气数据获取单元，用于获取电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气数据；预处理单元，用于对所述电气数据进行预处理，得到实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流；关断时间计算单元，用于基于实际关断过程中的直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断时间；关断损耗计算单元，用于基于实际关断过程中的集射极电压、直流母线电压和关断前的集电极电流，计算实际关断过程中的关断损耗。8.根据权利要求6所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，其特征在于，所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：关于关断时间的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断时间，采用多元线性回归算法，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型。9.根据权利要求6所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，其特征在于，
所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述结温以及所述结温对应的测试关断过程中的直流母线电压、关断前的集电极电流和关断损耗，采用多元线性回归算法，建立关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型。10.根据权利要求6所述的一种多参数融合的电力电子器件结温估计系统，其特征在于，所述多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立模块，具体包括：多参数融合的电力电子器件结温估计模型建立单元，用于基于所述关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和所述关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型，采用矩阵分析算法，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型。

技术总结
本发明公开了一种多参数融合的电力电子器件结温估计方法及系统，涉及电力电子器件健康管理领域，包括对测试电力电子器件进行标定实验；基于测试电力电子器件的标定实验数据，建立关于关断时间的电力电子器件结温估计模型和关于关断损耗的电力电子器件结温估计模型；基于上述电力电子器件结温估计模型，建立关于关断损耗和关断时间的多参数融合的电力电子器件结温估计模型；确定电力电子设备中的目标电力电子器件在运行时的电气参数；基于电气参数和多参数融合的电力电子器件结温估计模型，确定目标电力电子器件的结温。本发明具有精确度高，抗干扰性强的优点，对电力电子器件的可靠性研究具有重要的价值。件的可靠性研究具有重要的价值。件的可靠性研究具有重要的价值。


技术研发人员：徐国卿 潘正云 向大为 肖正炜 佘辰 赵晖 吴天宜
受保护的技术使用者：上海大学
技术研发日：2022.03.15
技术公布日：2023/9/22