找到 3 条结果 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics
基于关断栅极电压下冲与过冲的多芯片IGBT功率模块芯片失效程度评估方法
Die Failure Degree Evaluation Method in Multidie IGBT Power Modules Based on Turn-Off Gate Voltage Undershoot and Overshoot
Mingchao Zhou · Lei Wang · Lijun Diao · Yanbei Sha 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
大功率变换器常采用并联多芯片绝缘栅双极型晶体管（IGBT）模块。本文提出以关断过程中栅极-辅助发射极电压的下冲（$V_{\text{ge}'\_\text{us}}$）和过冲（$V_{\text{ge}'\_\text{os}}$）作为两个新型芯片失效敏感参数，用于评估因键合线脱落导致的芯片开路失效程度。分析表明，芯片失效会显著降低上述参数，且不受工况影响。通过双脉冲实验验证，随着失效芯片数量增加，所提参数单调下降，灵敏度高且对运行条件不敏感。进一步提出基于脉冲计数的评估电路与方法，仅需脉冲模式...
解读: 该IGBT芯片失效评估技术对阳光电源功率变换产品具有重要应用价值。ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器均采用大功率多芯片IGBT模块，所提出的基于栅极电压下冲/过冲的失效检测方法，可集成至现有驱动电路实现在线监测，无需高精度ADC即可通过脉冲计数识别键合线脱落故障。该技术对工况不敏感的特性尤其适合...
低气压环境下IGBT模块功率循环老化机理和寿命预测研究
Research on Power Cycling Aging Mechanism and Lifetime Prediction of IGBT Modules Under Low Air Pressure
Yue Pan · Yongqiang Kang · Zhichen Liu · Yifan Wei 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
低压环境运行的IGBT模块存在显著性能退化,影响可靠性。使用定制实验平台研究低压条件下IGBT模块功率循环老化特性和机理。结果显示低压(54kPa)加速老化,通态电压降增加5%时标准气压模块仅增加3%。低压下最大稳态结温增加12%,标准气压仅7%。老化模块拆解显示低气压环境键合质量和绝缘退化更严重。建立多物理场(电流-热-力)模型,结合低压对流换热修正分析这些效应。模型证实低压受限散热导致结温和应力(键合丝脚、焊料层边缘、铜陶瓷界面)增加,导致键合丝脱落。基于气压、散热和结温耦合,利用实验数据和...
解读: 该低气压IGBT老化机理和寿命预测技术对阳光电源高海拔和航空应用功率模块设计有重要参考价值。低压多物理场耦合模型可应用于西藏和青海等高海拔地区储能和光伏项目的IGBT可靠性评估。寿命预测方法对阳光电源功率模块的高原适应性设计和降额曲线制定有指导意义。该技术对ST储能系统在特殊环境下的可靠性保障和预测...
基于机器学习辅助的IGBT模块键合界面疲劳损伤数值模拟方法研究
Research on Machine Learning-Assisted Numerical Simulation Methods for IGBT Module Bonded Interface Fatigue Damage
Shengjun Zhao · Tong An · Fei Qin · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
键合界面开裂是绝缘栅双极型晶体管（IGBT）模块长期运行中的主要失效模式。本文提出一种有效表征功率循环条件下IGBT模块键合界面疲劳裂纹扩展的数值模拟方法。通过功率循环试验与键合线拉力测试，获取不同循环次数后的力-位移（F-δ）曲线；建立考虑界面损伤累积效应的有限元-疲劳内聚力模型（FE-FCZM），结合敏感性分析确定关键参数，并利用机器学习模型实现由F-δ曲线反演FCZM参数。仿真与实验结果对比验证了该方法在界面损伤程度预测上的准确性，且在寿命预测中相比传统模型具有最小误差，为IGBT模块可靠...
解读: 该IGBT模块键合界面疲劳损伤预测技术对阳光电源功率器件可靠性设计具有重要价值。ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的IGBT模块在频繁功率循环下面临键合线脱落风险，该研究提出的FE-FCZM与机器学习结合的方法可精准预测界面裂纹扩展，为产品设计阶段的寿命评估提供量化工具。特别适用于PowerTi...