绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)作为能源变换与传输的核心器件,广泛应用于智能电网、轨道交通、航空航天和新能源装备等领域,但IGBT结温的波动会造成模块老化,降低功率变流装置的工作效率,影响系统安全可靠的运行。因此,本文通过功率循环加速老化实验、单脉冲实验和结壳热阻测量实验得到了IGBT模块的集电极电流、集射极电压、结壳热阻和结温,并基于测得的实验数据建立了IGBT结温预测模型。具体研究内容如下:(1)详细阐述了IGBT的工作原理和工作特性,从封装失效和芯片失效两方面分析了IGBT模块的失效机理,而封装失效中的键合线脱落和焊料层疲劳是IGBT模块的主要失效模式,为研究结温与集射极电压和结壳热阻的关系提供了理论指导。(2)详细介绍了本文所用IGBT模块的结构,并利用?T_c功率循环加速老化实验加速模块老化,使其更加符合实际工作状态。在功率循环进程中,通过单脉冲实验获取IGBT的集电极电流、集射极电压和结温,通过结壳热阻测量实验获取IGBT模块的结壳热阻。基于实验数据对上述参数之间的关系进行研究,得到了一种考虑IGBT模块老化的新型结温计算方法,该方法适用于工作环境要求不高的场合,但是在严苛工作环境下需要进一步研究更加精确的IGBT结温预测模型。(3)本文基于支持向量机、粒子群优化算法和鸡群优化算法的基本原理,以IGBT模块的集电极电流、集射极电压和结壳热阻为输入,结温为输出,建立了粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结温预测模型和鸡群优化支持向量机(CSO-SVM)结温预测模型。PSO-SVM和CSO-SVM预测模型的平均绝对误差之比为1:0.5988,平均相对误差之比为1:0.6097,均方根误差之比为1:0.5170。因此,CSO-SVM预测模型较PSO-SVM预测模型的预测效果更好,但在预测精度和收敛速度上仍有提升的空间。(4)为了提高IGBT结温预测模型的预测精度和收敛速度,本文建立了一种改进鸡群优化支持向量机(ICSO-SVM)结温预测模型。通过对比三种预测模型的结果可知,PSO-SVM、CSO-SVM和ICSO-SVM预测模型的平均绝对误差之比为1:0.5988:0.4739,平均相对误差之比为1:0.6097:0.3909,均方根误差之比为1:0.5170:0.4487。因此,ICSO-SVM较PSO-SVM和CSO-SVM预测模型的预测效果更好,为IGBT模块的可靠运行提供了理论基础。