[发明专利]一种基于神经网络的碳化硅MOS器件结温在线测量方法在审
| 申请号： | 202010985179.6 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112098798A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 高成;王长鑫;黄姣英 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01R31/26 | 分类号： | G01R31/26;G06F30/3308;G06N3/08;G06N3/12;G06F119/08 |
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| 地址： | 100191 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络的碳化硅MOS结温在线测量方法，具体步骤包括：一，建立器件的热模型；二，通过仿真获得神经网络训练集数据；三，依据获得的训练集数据，建立神经网络模型并进行训练；四，通过实时测量获取器件工作状态下的电参数值；五，在上位机软件中调用神经网络，输入电路状态信息，进行结温预测。本发明的目的是满足结温在线测量需求，将测试电流与工作电流合二为一，直接以工作电流作为测试电流，在器件工作状态下实时在线测量结温，更适用于实际工程应用，测量结果较传统电学法更加准确。采用优化的神经网络模型拟合数据关系，给出工程上容易实现的算法。遗传算法对BP网络的权值和阈值进行优化，提高了模型的准确性及稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 碳化硅 mos 器件 在线 测量方法 | ||
【主权项】：
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