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可靠性与测试 功率模块 ★ 4.0

基于老化特征参数的功率模块剩余使用寿命预测方法

Remaining Useful Lifetime Prediction Method of Power Modules Based on the Aging Characteristic Parameters

作者 Luhong Xie · Erping Deng · Dianjie Gu · Weijie Wang · Hao Liu · Ying Zhang
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2024年9月
技术分类 可靠性与测试
技术标签 功率模块
相关度评分 ★★★★ 4.0 / 5.0
关键词 功率模块 剩余使用寿命预测 裂纹扩展规律 老化特征参数 预测方法
语言:

中文摘要

功率模块剩余使用寿命(RUL)预测对于实施热管理和设计有效维护方案具有重要意义。由于裂纹是功率模块老化的根本失效机制,无论是键合线失效还是焊层退化,本文首先描述了裂纹扩展过程并得出了通用的裂纹扩展规律。然后,基于一个简单的焊层模型,将该通用裂纹扩展规律拓展至老化特征参数的通用增长模式。利用新老功率模块的功率循环测试结果验证了该通用增长模式的准确性后,基于老化特征参数的通用增长模式提出了一种新的剩余使用寿命预测方法。最后,在易封装(EasyPACK)模块上应用了所提出的剩余使用寿命预测方法,预测寿命与实际测试寿命的差异低于 2%,验证了该预测方法的有效性。

English Abstract

Remaining useful lifetime (RUL) prediction of the power module is of great significance for performing thermal management and designing effective maintenance. Since the crack is the root failure mechanism of the aging of power modules, regardless of the bond wire failure or solder layer degradation, the crack propagation process is described first and the general crack propagation law is obtained in this article. Then the general crack propagation law is extended to the general growth pattern of the aging characteristic parameters based on a simple solder layer model. After the accuracy of the general growth pattern is verified using the power cycling test results of the new and aged power module, a novel RUL prediction method is proposed based on the general growth pattern of the aging characteristic parameters. Finally, the proposed RUL prediction method is carried out on EasyPACK module, and the effectiveness of the proposed RUL prediction method is verified with the difference between the predicted lifetime and the real test lifetime lower than 2%.
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SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项基于老化特征参数的功率模块剩余寿命预测技术具有重要的战略价值。功率模块是光伏逆变器和储能变流器的核心部件,其可靠性直接影响系统的长期稳定运行和全生命周期成本。

该研究通过揭示裂纹扩展这一根本失效机理,建立了从键合线失效到焊料层退化的统一老化规律模型,这为我们的产品设计提供了重要的理论支撑。论文提出的RUL预测方法在EasyPACK模块上实现了低于2%的预测误差,展现出较高的技术成熟度,可为阳光电源的预测性维护策略提供可靠依据。

在应用层面,该技术能够为我们的光伏逆变器和储能系统带来多重价值:首先,通过实时监测老化特征参数并预测剩余寿命,可以优化热管理策略,延长功率模块使用寿命;其次,能够支持从被动维护向主动预防性维护转变,降低系统停机时间和运维成本;第三,可为大型地面电站和工商业储能项目提供更精准的资产管理和备件规划方案。

然而,技术落地仍面临挑战:不同工况下的老化模型泛化能力需要大量实测数据验证,特别是在阳光电源产品面对的复杂环境条件下;老化特征参数的在线监测需要额外的传感器和算法集成,可能增加系统成本;此外,需要建立涵盖多种功率模块类型的老化数据库。

建议将该技术优先应用于高价值的大型储能项目和海外运维困难地区,通过试点积累数据,逐步完善预测模型,最终形成阳光电源差异化的智能运维竞争优势。