基于键合线压降的IGBT模块内部缺陷监测研究

为了准确地评估出IGBT模块的健康水平,及时发现并更换存在缺陷的IGBT模块,提高功率变流器的可靠性,提出了一种基于键合线压降的IGBT模块内部缺陷诊断方法。通过监测IGBT模块内部单个芯片等效键合线压降的变化,辨识出IGBT模块内键合线的老化状态,进而判断出IGBT模块的健康水平。实验结果表明,基于键合线压降的IGBT模块内部缺陷诊断方法能准确地辨识出模块内键合线的老化过程,与采用监测门极信号辨识模块老化状态的方法相比,所提方法不仅能辨识出单个芯片全部键合线脱落的情况,而且能辨识出部分键合线老化的情况,在辨识精度上有了很大的提高。该方法为确定合适的时机对变流器进行维护、降低系统的维护成本提供了理论依据。     

基于结温补偿的IGBT模块键合线失效监测方法

针对目前绝缘栅双极型晶体管(IGBT)结温估测存在误差的问题,利用通态压降作为结温估计的函数,考虑IGBT模块内部互连材料等效电阻的影响,对估计结温进行补偿,通过实验验证补偿后的温度更接进芯片的真实温度。在此方法的基础上,模拟IGBT模块老化的进程,确定键合线失效阈值,并建立键合线失效基准面。实验结果表明健康的IGBT功率模块和故障模块在三维曲面上具有很好的区分度,验证了运用该方法监测模块内部键合线失效情况的可行性。     

基于动态自适应参考值的牵引整流器IGBT键合线老化状态监测方法

为实现高铁牵引整流器中绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)键合线老化程度的状态监测,文中提出一种基于集射极饱和导通压降Vce的动态自适应参考值的方法。分析键合线老化脱落根数与Vce的对应关系,并基于动态自适应参考值来消除结温的影响。在离线条件下,采集特定导通电流下多种结温和键合线脱落程度下的Vce,构成参考数据集;对运行中的牵引整流器,监测IGBT在该特定导通电流下的Vce实际值,由参考数据集动态地计算出与该时刻结温相适应的Vce参考值,将实际值与参考值相比较,即可评估IGBT键合线老化状态。文中方法能有效消除结温对监测效果的影响,并能在牵引工况下完成牵引整流器中IGBT键合线老化状态监测。最后,利用实验测试验证所研究的方法的可行性。     

IGBT功率模块键合线故障下的温度特性研究

针对IGBT功率模块不断承受温度变化和功率循环后导致的键合线脱落(典型故障之一),基于红外探测法和热电阻接触测温法,研究了IGBT模块键合线故障下从芯片到底板的稳态热阻抗、芯片温场分布和温度变化。研究表明:键合线脱落不会影响IGBT模块从芯片到底板的稳态热阻抗值;键合线脱落后,芯片表面温场分布不均且芯片中心温度变化率增大。这些温度变化特性均可作为诊断键合线故障的重要依据。     

基于模块跨导的IGBT键合线健康状态准在线监测方法

IGBT模块被广泛应用于电力电子各个领域,其运行的可靠性至关重要。键合线失效是IGBT模块最常见的一种失效模式,该文提出一种基于模块跨导的IGBT键合线老化失效状态的准在线监测方法,该方法能够准确辨识键合线老化失效过程。首先对键合线准在线状态监测的原理进行了详细的分析,设计模块跨导的测量电路和数据分析方案,通过实验测量确定了键合线脱落数量与模块跨导之间的定量关系,并进行了温度的归一化处理。理论分析和实验结果表明,所提基于模块跨导的IGBT键合线状态监测方法对键合线老化失效敏感,可在变流器停机时(如风机切除风速时、电动汽车停车时等)实行准在线监测,易于工程实现,对提高功率变流器的可靠性具有非常重要的意义。     

IGBT模块通态电阻与键合线故障关系研究

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块通过键合引线实现与外电路的电气连接,并联的铝键合线若发生脱落现象,会导致模块的等效通态电阻增大,通过对电阻的计算,可直接对模块进行故障诊断。通过实验得出IGBT模块通态电压与电流之间的关系曲线,计算出健康与键合线故障状态下的IGBT模块等效通态电阻的变化,并分析得出键合线脱落根数超过总键合线数的40%左右时,IGBT模块发生失效故障。     

基于神经网络的IGBT模块剩余使用寿命预测模型

对IGBT模块使用寿命进行预测是评估其健康状态和可靠性的有效手段。基于IGBT老化实验测量,构建了包括饱和压降和结温的二维IGBT状态检测指标。对于归一化后的数据,提出了分段处理方法,去除了IGBT键合线断裂引起的较大指标波动。以饱和压降和结温数据为基础,提出了基于BP神经网络算法的IGBT剩余寿命预测模型。针对同样本不同通道、不同实验条件样本等情况,验证了本模型在剩余寿命预测中的准确性。     

基于特定集电极电流下饱和压降的IGBT模块老化失效状态监测方法

为提高功率变流器的可靠性,提出一种基于特定条件下集射极饱和压降V_(CE(on))的IGBT模块老化失效状态监测方法。特定集电极电流条件指的是不同温度下的多条IC-VCE输出特性曲线的交点对应的集电极电流,监测对应的V_(CE(on)),根据V_(CE(on))的变化可以对IGBT模块的健康状态进行评估。该方法可以忽略芯片结温对评估结果的影响。首先根据IGBT模块饱和压降的等效模型,结合IGBT模块输出特性曲线的特点,分析得出曲线交点处对应的V_(CE(on))不受温度影响,然后阐明IGBT模块老化对V_(CE(on))的影响关系。最后分别采用对IGBT模块进行加速老化实验验证方法和人为逐根剪断键合线模拟老化情况的验证方法,对不同工况下IGBT模块的V_(CE(on))进行测量和分析。实验结果表明,在特定条件下,IGBT模块的V_(CE(on))不受芯片结温的影响,只与模块老化程度有关,可作为IGBT模块老化状态监测的特征参数,实验结果与理论分析一致。     

矿用逆变器IGBT模块键合线多物理场耦合分析

针对传统多物理场耦合分析采用静态功率损耗导致有限元仿真精度低,且现有键合线失效未考虑Diode芯片及其键合线等问题,提出一种结合矿用逆变器工况条件的IGBT模块键合线失效机理分析方法。首先建立FZ800R33KF2C三维模型,其次通过双脉冲仿真与实验验证ANSYS simplorer搭建的特征化IGBT模型动态特性,使用该模型得到在矿用逆变器额定工况下IGBT芯片和Diode芯片瞬时功耗,然后结合矿用逆变器温升实验确定隔爆腔内环境温度参数,最后在ANSYS Workbench下进行热-电-力多物理场耦合仿真,对键合线脱落进行系统性分析。分析表明,在大功率IGBT模块键合线多物理场耦合分析中不能忽略Diode芯片及其键合线。并且在Diode芯片键合线和IGBT芯片键合线共同脱落的情况下,前者脱落对IGBT模块影响更大。     

IGBT模块键合线失效研究

新能源技术的发展对功率变流装置的性能提出了更高的要求,IGBT模块作为变流器的核心器件,其可靠性受到了越来越广泛的重视。现有研究表明,恶劣的工作环境加速了器件的老化和失效,因此,深入研究IGBT模块的老化和失效机理是功率器件应用中需亟待解决的问题。以IGBT模块的键合线为研究对象,在建立IGBT模块电-热-力多场耦合模型的基础上,对正常工作和部分键合线脱落时的温度和剪切应力进行了综合分析,指出剪切力是键合线疲劳和失效的直接原因。最后,对比传统铝键合线模型,采用铜作为键合线材料,可以进一步提高模块的可靠性。本研究为进一步分析键合线疲劳,研究IGBT模块的失效形式和寿命提供了参考。     

短路电流作为绝缘栅双极型晶体管模块键合线老化特征量的机理研究

绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)是功率变流器中故障率最高的元器件,键合线老化脱落是其中最常见的一种失效形式。文中研究短路电流作为IGBT模块键合线老化特征量的机理。首先简述IGBT模块键合线老化对应的内部寄生参数与短路电流的定性关系,建立包含键合线和铝金属基板的发射极等效电阻网络模型。依据键合线分布情况,分析键合线老化对电阻网络的影响,进而分析对短路电流的影响关系,最后对不同键合线老化状态下的IGBT模块的短路电流进行实验测量和分析。分析结果表明,等效电阻网络模型能很好地反映键合线分布情况与老化特征量之间的对应关系,实验结果与理论分析基本一致,验证了短路电流作为IGBT模块键合线老化特征量机理研究的正确性。     

CRH５型动车组用IGBT器件寿命评估∗

半实物仿真计算结果表明,CRH５型动车组四象限整流侧IGBT器件寿命长于逆变侧,机车频繁进站会降低 IGBT器件寿命.典型线路计算时,最小寿命约为７８０万 km.与寿命相关的测试表明,与全新同型号IGBT器件相比,运行４８０万km 的IGBT器件芯片及 DBC焊层超声波扫描未出现分层现象.饱和压降及键合点推力测试表明,键合线根部已经出现裂纹,导致饱和压降平均值比全新增加０．１９６％,IGBT芯片键合线推力均值由全新的２８００g降低 到２４００g,FRD芯片键合线推力均值由全新的２８００g降低到２６００g及２３００g,退化后的测试电学参数均在额定值以内,未达到寿命失效标准.这些研究结果对寿命预测结果进行了初步的验证。     

基于键合线等效电阻的IGBT模块老化失效研究

已有研究表明,键合线老化脱落失效是影响绝缘栅双极型晶体管(IGBT)可靠性的主要因素之一。以此为研究背景,首先根据IGBT模块内部键合线的结构布局与物理特性,分析键合线等效电阻与关断暂态波形的关系,建立键合线等效电阻与关断过程中密勒平台电压以及集电极电流的数学关系式,通过实验测量获得键合线等效电阻,最后分别对键合线等效电阻与键合线断裂数的关系进行定性与定量的分析,得出键合线等效电阻会随键合线断裂数的增加同方向变化,这也证明了本文所提方法的可行性和正确性。     

多芯并联封装IGBT缺陷与失效先导判据

器件由于内部芯片失效而产生IGBT故障,且检测保护困难,大多只能在系统外特性上加以防护,本体还是会受较大损害。高压大功率IGBT模块内部由多芯片和大量键合线构成,器件功能失效很大部分是由铝键合线脱落或者断裂引起的。提早发现或辨知此类缺陷或失效导致的电气特性变化,是构建IGBT故障的先导判据条件,有利于规避潜在故障风险,提高IGBT利用可靠性。针对英飞凌6.5kV多芯片并联封装IGBT模块的布局结构和连接特点,分析连接寄生参数差异对芯片工作状态的影响。以模块内部芯片间键合线的杂散电感和栅极电容参数为研究对象,利用最小二乘法参数辨识机制,构建一种区分模块缺陷与失效的先导判据。研究IGBT模块和元胞栅极等效电路,分析键合线故障导致的电路参数和工作特性变化,通过采样栅极电压与电流数据,利用最小二乘法参数估计得到故障类型及杂散参数数值,通过仿真与实验验证了该方法的有效性。     

IGBT模块材料选型的仿真研究

作为电力电子变换器的核心器件,IGBT功率模块的可靠性是目前学术界和工业界关注的重点。本文借助有限元分析软件,根据IGBT模块的实际结构,构建了IGBT模块的电-热-力仿真模型。针对目前IGBT模块键合线失效的难题,研究了不同键合线材料与表面金属化层材料的选型对模块温度云图及应力云图的影响。仿真结果表明键合线材料的选型与模块内部的温度分布具有较强的相关性,金属化层材料的选型与模块内部的应力分布具有较强的相关性。因此,通过合理选择模块表面金属化层与键合线材料类型能极大程度降低模块内部的温度和应力,进而降低键合线失效的风险,提高模块的可靠性。     

基于壳温的IGBT模块键合引线疲劳寿命预测

为了研究功率循环下键合引线的疲劳寿命,提高IGBT模块的可靠性,文中提出了一种基于壳温的键合引线寿命预测方法。首先对IGBT模块进行功率循环测试,探究了键合引线的疲劳失效机理;然后建立IGBT模块的电—热—结构强耦合模型,分析了模块在功率循环载荷下的电、热、结构特性。依据键合引线的应变情况和实验测得的疲劳曲线,评估键合引线的疲劳寿命,并在壳温基础上建立了其寿命预测模型,对比测试结果验证了该模型的准确性;最后提出了铜键合引线的改进方案。根据易测量的壳温来确定键合引线的使用寿命,提前更换器件,能降低IGBT模块的故障率。     

IGBT模块失效机理及状态监测研究综述

随着电力电子系统性能要求的不断提高,绝缘栅双极晶体管（insulated gate bipolar transistor,IGBT）模块不仅要拥有高功率密度,还要具有良好的热-机械性能,以提高其可靠性。首先介绍了IGBT模块的主要失效模式,对封装中键合线和焊料层失效机理进行了详细阐述,重点介绍了IGBT模块健康状态监测,分别对结温、键合线与焊料层健康状态监测及其量化评估研究进展进行了详细分析。最后,对降低热-机械应力以提高整机可靠性设计和运行工况下在线监测研究的发展前景进行了展望。     

基于UsS的SiC MOSFET模块键合线状态监测方法

针对大功率碳化硅(SiC)金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)模块内部键合线健康问题,分析了键合线发生老化和失效的根本原因,讨论了键合线寄生阻抗及其变化对模块内部电流分布的影响,给出了稳态工况下电流分布的数学模型。最后,提出了一种基于关断瞬态辅助源极s与功率源极S间感应电压的键合线健康状态监测方法,搭建了模块老化的实验平台。实验结果表明,感应电压随着键合线老化而逐渐增大,当发生芯片级失效时,感应电压的变化较为明显,验证了所提方法的正确性。     

风电变流器IGBT模块工作结温估算研究

针对风电变流器中的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)工作结温估算精度低、难度大的问题,分析了IGBT模块的伏安特性和温敏特性,进而建立了一种基于饱和压降的结温估算物理模型;通过IGBT模块的伏安特性和温敏特性试验,获取了IGBT模块在不同集电极电流下的饱和压降温敏特性曲线,进而基于饱和压降提出了一种结温估算数学模型。研究结果表明,物理模型相比数学模型精度较高,但需获取器件各物理参数准确值,建模过程较复杂;数学模型无需了解器件物理机理,但精度相对较低。实际风电工况中可根据精度需要选择物理模型或数学模型,这为IGBT模块和风电机组的状态监测和安全评估提供了一种新思路。     

基于聚类分类算法的IGBT健康状态分类研究

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是功率变流器中最常用,也是故障率最高的元器件,因此其健康状态分类评估极为重要.文中基于聚类分类算法建立了IGBT模块的健康状态分类评估模型.首先根据聚类分类原理,简述了IGBT模块状态分类模型建立的步骤.然后以饱和压降和短路电流作为老化特征量,分析了老化过程特征量的变化趋势.最后搭建了IGBT模块健康状态分类评估模型,基于已有的数据集对模型进行了检测,模型分析结果与测试结果基本一致,验证了健康状态分类评估模型的准确性.