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技术文章

河海大学科研团队发表IGBT模块寿命评估的综述文章

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是电力电子系统实现电能变换与控制的核心组件之一。然而,工业界反馈的数据表明,应用于高可靠性场合的IGBT模块可靠性并不高,其热疲劳失效将会导致整个系统的非计划停机。对IGBT模块的预期使用寿命进行评估,将有助于指导电力电子装置的定期维修,降低经济损失。

相关研究表明,IGBT模块的失效和温度关系密切。河海大学能源与电气学院的研究人员张军、张犁、成瑜,在2021年第12期《电工技术学报》上撰文,从热特性角度阐述IGBT模块的寿命评估,并总结现有研究存在的难点,对IGBT模块的寿命评估研究发展方向进行展望。

河海大学科研团队发表IGBT模块寿命评估的综述文章

中央计算机处理器Central Computer Processors

为促进我国产业结构的调整和优化,实现“中国制造”向“中国智造”的战略转型,一大批新技术走在了世界的前沿,如高速动车组列车、电动汽车及其充电桩、5G通信设备、交直流混合配电网、柔性直流输电、新能源发电装置等。这些新兴科技的迅猛发展均离不开电力电子技术的使用,而作为电能变换与控制核心组件之一的IGBT模块则成为传统工业升级改造的关键。

与此同时,电力供电的持续稳定、交通运输的**畅通、通信传递的及时准确等各行业基本需求对IGBT模块的可靠性也提出了越来越高的要求。然而工业界反馈的数据表明,应用于这些高可靠性大功率场合的IGBT模块可靠性并不高,其失效将会迅速导致电力电子装置,甚至整个系统的非计划停机事件,进而造成重大的经济损失,并危及国民经济的正常发展。

以风力发电为例,2003~2017年涉及23个国家的风机故障数据统计结果表明,IGBT模块失效导致了22%的变流器非计划停机事件,是风电系统中*易出现故障的组件之一。此外,英国华威大学开展的一项涵盖多个行业的工业调查结果表明,IGBT模块是电力电子系统中是*容易发生失效的器件之一。因此,IGBT模块的可靠性问题已经成为制约电力电子系统稳定可靠运行的关键性问题之一。

应用于电力电子系统的IGBT模块,由于自身的开通关断、处理功率的波动性以及外部运行环境的变化,长期承受不均衡的电热应力,在运行过程中易产生热疲劳,降低其可靠性。与常规的过电热应力导致的IGBT模块瞬间失效不同,热疲劳失效是一个渐变的过程。可以通过增加保护 电路、优化产品设计来避免瞬间失效,而热疲劳失效则是IGBT模块在其正常寿命历程中始终伴随的必然失效。因此,如何提高IGBT模块的可靠性是国内外学术界和工业界一直在进行研究的热点问题。

已有的研究表明,寿命评估是提高IGBT模块可靠性的关键技术之一。以IGBT模块为代表的电力电子器件寿命评估与以往的电力系统可靠性评估具有明显的区别,后者针对电力电子器件失效通常采用泊松分布来进行描述。然而由于电力电子装置处理工况的波动性,IGBT模块的可靠性会因为任务剖面的不同而产生差异。

与此同时,不同应用场合下IGBT模块的典型寿命设计目标是不一样的。比如,风力发电和太阳能发电系统中电力电子装置预期使用寿命分别为20年和5~30年。因此,评估出IGBT模块在一定工况下的预期使用寿命对于电力电子系统的定期计划维修更加具有指导意义。

河海大学的研究人员围绕IGBT模块寿命评估的相关研究进行了归纳和总结,并对IGBT模块寿命评估的未来发展方向进行了展望。

他们首先介绍IGBT模块寿命评估的流程,然后梳理涉及寿命评估研究五个方面之间的逻辑联系,其中失效机理是寿命评估的研究基础,不同失效模式所采用的寿命模型并不一致。由于寿命评估是以结温信息为主要因变量,又考虑长时间任务工况带来的庞大计算量,结温提取成为寿命评估的关键。此外,用于寿命评估的结温计算通常是基于热网络模型和热参数展开,因此科研人员对这两方面的研究进展进行了总结。

基于上述研究现状,研究人员认为IGBT模块寿命评估主要存在两个研究难点:一是大功率应用背景下IGBT模块的多维热网络模型;二是寿命预测模型的离线测试与在线运行之间的等价性,特别是IGBT模块寿命的在线预测。

河海大学科研团队发表IGBT模块寿命评估的综述文章

图1 IGBT模块寿命评估流程

针对**个难点可以借鉴一维热网络的建模过程:首先,基于热传导理论,建立多芯片工作下IGBT模块内部传热行为的数学表征。然后,将传热行为数学表征按照热流路径方向进行分解并简化为指数叠加的形式。*后,类比RC电路的端口响应,将传热行为数学表征用考尔型网络进行等效,继而建立起多维热网络模型。

针对**个难点可以从以下方面入手:首先,开展多组不同工况的加速寿命试验,分析得到每个工况下的寿命模型。然后,将多组工况组合成随机工况再次进行加速寿命试验,并得到IGBT模块失效前热循环次数。*后,对比寿命模型评估出的预期使用次数,分析二者之间的误差,添加修正系数对原有的模型进行改进。


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