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Valentyna Afanasenko (University of Stuttgart) Kanuj Sharma (University of Stuttgart) Simon Kamm (University of Stuttgart) Ingmar Kallfass (University of Stuttgart)
저널정보
전력전자학회 ICPE(ISPE)논문집 ICPE 2023-ECCE Asia
발행연도
2023.5
수록면
1,849 - 1,854 (6page)

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A hybrid modeling approach to detect and characterize soft failures in power semiconductor devices is presented in this paper. The proposed hybrid model is developed using data-driven machine learning in combination with a knowledge-based model to estimate the input impedance (resistance, capacitance, and inductance) of a MOSFET transistor by measuring and analyzing the step response using time-domain reflectometry (TDR). The hybrid model enables non-destructive identification of abnormalities by comparing reference “good” device values to estimates. Simulated TDR responses are generated in an electrical circuit simulator using the equivalent circuit diagram of the MOSFET transistor. The analytical model of the TDR response of the transistor is obtained with the Laplace transform method and the least squares estimator. The created hybrid models were evaluated with test data and results confirm that the proposed hybrid models are able to extrapolate and achieve better parameter estimation accuracy compared with the non-hybrid classic models.
#Failure Analysis #Hybrid Neural Network #Semiconductor Device Modeling #Time-Domain Reflectometry

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. HYBRID MODELING APPROACH
III. RESULTS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES

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