IGBT模塊的并聯(lián) 從最壞情況模擬到完全統(tǒng)計(jì)方法

摘要：利用并聯(lián)IGBT模塊的蒙特卡羅模擬方法，可以基于器件中的隨機(jī)模塊參數(shù)和系統(tǒng)不平衡度計(jì)算出電流不平衡、開(kāi)關(guān)損耗及結(jié)溫。

關(guān)鍵詞：IGBT模塊并聯(lián)；模擬分析方法；蒙特卡羅方法

　　IGBT模塊在并聯(lián)時(shí)的降額必然性問(wèn)題同器件的工藝問(wèn)題一樣是一個(gè)老問(wèn)題了。在試圖回答該問(wèn)題時(shí)，工程師們通常會(huì)很快地發(fā)現(xiàn)自己處在一個(gè)兩難的位置上。過(guò)去，人們針對(duì)該問(wèn)題提出了一些考慮統(tǒng)計(jì)因素的方法，但是到目前為止，仍然沒(méi)有人可以回答這樣的關(guān)鍵問(wèn)題，即如果降額低于最差情況分析方法所建議的降額時(shí)，超出器件限值的概率有多大?，F(xiàn)在，英飛凌公司推出的蒙特卡羅模擬工具可以給出這方面的信息。

之前采用的方法（最壞情況分析方法）

　　并聯(lián)開(kāi)關(guān)IGBT模塊的參數(shù)浮動(dòng)會(huì)導(dǎo)致電流不平衡，從而使得不同模塊的工作溫度不一致。問(wèn)題是同簡(jiǎn)單工作模式相比，模塊可以在何種程度上實(shí)現(xiàn)并聯(lián)工作。

　　比如“最壞情況分析方法”等以前的方法是根據(jù)產(chǎn)品手冊(cè)中的最大值計(jì)算得出降額系數(shù)，從而確定并聯(lián)并非一個(gè)好主意。

　　如圖1所示，以下這個(gè)例子給出了在給定總電流為700A時(shí)，計(jì)算五個(gè)并聯(lián)的FF200R12KT3模塊的DC電流不平衡度的過(guò)程。其中，每個(gè)模塊的環(huán)境參數(shù)為：UDC= 600V，IRMS=140A，fMotor= 50Hz，fsw= 6500Hz，以及cosφ= 0.9.如果所有的模塊都精確地具有產(chǎn)品手冊(cè)所給出的典型靜態(tài)和動(dòng)態(tài)參數(shù)，那么計(jì)算得到的工作溫度為T(mén)J=114℃。

圖1  五個(gè)并聯(lián)的FF200R12KT3模塊

　　假設(shè)所有模塊都在最高額定限值條件下工作，并且施加飽和電壓，那么結(jié)溫將提高8℃到122℃。

　　下面，我們用所謂的“最差情況”方法進(jìn)行分析。

　　如圖2所示，一個(gè)模塊（類(lèi)別1）工作在典型飽和電壓下，而其他四個(gè)模塊（類(lèi)別2）工作在最高限值條件下。

圖2  飽和電壓柱狀圖

　　具有典型飽和電壓的模塊（類(lèi)別2）的工作電流為197A.在開(kāi)關(guān)條件下的最高結(jié)溫將超過(guò)10℃到135℃。而在最高限值條件下的模塊結(jié)溫為119℃，電流為126A.這些數(shù)據(jù)表明，在最差假設(shè)情況下的并聯(lián)僅僅存在降額可能性。但這是否必然發(fā)生？降額的可能性有多大？下面的分析將給出這些問(wèn)題的答案。

蒙特卡洛方法

　　蒙特卡羅方法使得觀察所有效應(yīng)成為可能，這是通過(guò)對(duì)大量具有不同參數(shù)的器件樣品進(jìn)行模擬來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這種方法的基礎(chǔ)是隨機(jī)數(shù)。可以利用輪盤(pán)賭模型生成這些隨機(jī)數(shù)。

　　英飛凌的蒙特卡羅模擬工具（如圖3所示）可以為n個(gè)并聯(lián)模塊中的每一個(gè)模塊生成一組參數(shù)。

圖3  LabVIEW中的模擬程序：用戶(hù)界面

　　下面的語(yǔ)句按步驟描述了蒙特卡羅模擬的基本過(guò)程。

　　第一步驟計(jì)算隨機(jī)選擇的通態(tài)電壓下的均流。在接下來(lái)的模擬步驟中，程序?qū)⒃诿總€(gè)模塊計(jì)算得到的電流中加上開(kāi)關(guān)損失。隨后，通過(guò)將進(jìn)一步計(jì)算得到的損失與模塊的Rth相乘得到結(jié)溫。

　　最后一步是對(duì)計(jì)算得到的結(jié)溫進(jìn)行通態(tài)和開(kāi)關(guān)損失調(diào)整。

　　蒙特卡羅模擬工具將重復(fù)執(zhí)行這四個(gè)步驟，直到每一個(gè)模塊的結(jié)溫都集中為某一特定值為止。圖4所示的流程圖給出了一個(gè)隨機(jī)模塊配置的損失計(jì)算過(guò)程。

圖4  隨機(jī)模塊配置的損失計(jì)算原理

　　上面所給出的計(jì)算流程被用于處理每一個(gè)生成的模塊配置，并且利用這個(gè)迭代方法得到溫度同所有的參數(shù)之間的依賴(lài)關(guān)系。

參數(shù)變化

　　在模擬過(guò)程中必須考慮到眾多的參數(shù)以及它們的分布，以使得模擬盡可能地接近實(shí)際情況。

　　對(duì)于電流不平衡度，VCEsat值是適當(dāng)?shù)妮斎雲(yún)?shù)。VCEsat的變化可以從最終測(cè)試數(shù)據(jù)中獲知。圖2給出了一個(gè)1200V IGBT3芯片的典型飽和電壓柱狀圖。

　　并聯(lián)模塊之間溫度差異的深層原因則是因?yàn)椴⒙?lián)模塊在開(kāi)關(guān)過(guò)程中是不平衡的。

　　有兩個(gè)主要原因造成了這些不對(duì)稱(chēng)，首先是芯片參數(shù)的變化（如輸入電容的變化，VGEth的變化等），另外是系統(tǒng)參數(shù)的變化（如門(mén)驅(qū)動(dòng)器階段參數(shù)的變化等）。

　　根據(jù)實(shí)驗(yàn)室特征化測(cè)試結(jié)果，導(dǎo)通和關(guān)斷損失的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)方差值確定為典型值的5%~7%.除了關(guān)斷損失的統(tǒng)計(jì)變化之外，在Eoff和VCEsat之間還存在一個(gè)系統(tǒng)折衷關(guān)系。飽和電壓越小，IGBT芯片的關(guān)斷損失就越大，反之亦然。在蒙特卡羅模擬工具也實(shí)現(xiàn)了這個(gè)折衷函數(shù)。

　　如前所述，系統(tǒng)的參數(shù)變化也會(huì)影響到導(dǎo)通損失。當(dāng)門(mén)驅(qū)動(dòng)器的參數(shù)變化的影響超過(guò)了芯片參數(shù)變化的影響時(shí)，就必須考慮這些參數(shù)變化。這可能包括光電耦合器的延遲和轉(zhuǎn)換時(shí)間參數(shù)的浮動(dòng)或者是門(mén)驅(qū)動(dòng)輸入阻抗參數(shù)的浮動(dòng)。

　　在許多情況下，器件中的系統(tǒng)不平衡的影響將大大超過(guò)統(tǒng)計(jì)浮動(dòng)的影響。這些不平衡可能由電流路徑中的非均勻電阻或者非均勻寄生電感特別是雜散電感造成的。

　　為了在蒙特卡羅模擬中得到精確的結(jié)果，很有必要得到關(guān)于實(shí)際設(shè)備中的系統(tǒng)不平衡的所有信息。獲取或者知道越多的設(shè)備參數(shù)，所得到的PPM聲明的精確度也就越高。

模擬結(jié)果

　　根據(jù)模擬所得到的結(jié)果，可以生成器件電流和結(jié)溫的分布函數(shù)。 柱狀圖給出了對(duì)例子中的五個(gè)并聯(lián)FF200R12KT3模塊進(jìn)行40000次模擬所得到的蒙特卡羅模擬結(jié)果。第一個(gè)柱狀圖（圖5）給出了5個(gè)模塊中的最高溫度分布情況。圖6則給出了所有五個(gè)模塊的箱線(xiàn)圖以及它們各自的最高溫度分布情況。

圖5  最大IGBT結(jié)溫柱狀圖


圖6  IGBT結(jié)溫箱線(xiàn)圖

PPM聲明

　　利用模擬所得到的結(jié)果，可以回答諸如此類(lèi)的問(wèn)題：在什么樣的配置ppm率下，將會(huì)超過(guò)最高指定的結(jié)溫？這個(gè)聲明對(duì)于客戶(hù)而言是十分有用的，它可以幫助客戶(hù)針對(duì)其應(yīng)用選擇適當(dāng)?shù)哪K。模擬計(jì)算所得到的最高結(jié)溫分布是一個(gè)對(duì)數(shù)正態(tài)分布（如圖7所示）。

圖7  五個(gè)并聯(lián)模塊的溫度分布

　　利用這個(gè)函數(shù)和相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)方差，可以指定一個(gè)超過(guò)指定結(jié)溫的配置ppm率。

　　基于最初的計(jì)算，可以預(yù)測(cè)超過(guò)最高結(jié)溫限值（在給出的例子中為T(mén)J=125℃）的并聯(lián)IGBT模塊的ppm率為0.56ppm.而最差情況計(jì)算得到的結(jié)果僅僅是最高結(jié)溫值可能達(dá)到135℃。

結(jié)語(yǔ)

　　利用并聯(lián)IGBT模塊的蒙特卡羅模擬方法，可以基于器件中的隨機(jī)模塊參數(shù)和系統(tǒng)不平衡度計(jì)算出電流不平衡度，開(kāi)關(guān)損失以及結(jié)溫。

　　基于這些結(jié)果，就有可能計(jì)算超過(guò)最高結(jié)溫的期望ppm率。

　　在所給出的例子中，最差情況分析結(jié)果僅僅表明最高結(jié)溫可能達(dá)到135℃。而蒙特卡羅分析則提供更詳細(xì)的信息，每百萬(wàn)個(gè)模塊中只有0.56個(gè)模塊會(huì)超過(guò)IGBT的溫度限值。轉(zhuǎn)換器的開(kāi)發(fā)人員可以利用這些信息來(lái)確定轉(zhuǎn)換器中可采用的模塊類(lèi)型。

參考文獻(xiàn)：

　　1.  ‘蒙特卡羅模擬工具’，英飛凌公司