絕緣柵雙極晶體管（IGBT）健康評估及壽命預測方法目 次前 言 II范圍 1規范性引用文件 1術語和定義 1IGBT的檢測指標參數 2IGBT的狀態評估及剩余壽命預測技術實施路線 3IGBT失效模式及敏感參數分析 3敏感參數采集獲取 5IGBT健康評估及壽命預測方法 5IPAGEPAGE1PAGEPAGE2絕緣柵雙極晶體管（IGBT）健康評估及壽命預測方法范圍本文件規定了IGBT的健康狀態征兆參數、狀態評估及壽命預測方法等。本文件適用于對絕緣柵雙極晶體管（IGBT）的健康狀態評估、壽命預測管理等。規范性引用文件（包括所有的修改單適用于本文件。GB/T29332-2012 9部分：絕緣柵雙極晶體管(IGBT)IEC60747-9:2019《半導體器件第9部分：分立器件絕緣柵雙極晶體管（IGBTs）》T.CES084-2021柔性直流輸電用絕緣柵雙極晶體管（IGBT）模塊應用可靠性試驗規范術語和定義GB/T22393-2008、GB/T20921-2007、GB/T21205-2007、GBT23713.1-2009中確立的以及下列術語和定義適用于本標準。絕緣柵雙極型晶體管IGBTIGBT(InsulatedGateBipolarTransistor)是MOS結構雙極器件，屬于具有功率MOSFET的高速性能與雙極的低電阻性能的功率器件。3.2可靠性Reliability在一定時間內、在一定條件下無故障地執行指定功能的能力或可能性。3.3剩余有效壽命RemainingUsefullifetime是指系統的部件或子系統從當前時刻到發生潛在故障的預計持續正常工作時間。3.4狀態監測ConditionMonitoring采用有效的檢測手段和分析診斷技術，及時、準確的掌握設備運行狀態，保證設備的安全、可靠和經濟運行。3.5壽命預測lifePrediction是指對服役系統或元器件剩余壽命的定量評價。3.6加速壽命試驗Acceleratedlifetest3.7健康征兆參數Healthprecusorparameters是指設備或零部件發生故障之前所表現出來的各種變化的征兆數據。3.8故障預測與健康管理PrognosticsandHealthmanagement它強調資產設備管理中的狀態感知，監控設備健康狀況、故障頻發區域與周期，通過數據監控與分析，預測故障的發生，從而大幅度提高運維效率。3.9故障模式、影響及危害性分析FMECA3.10失效物理PoF是指在已知電子產品物理失效模型的基礎上,利用產品的生命周期載荷和失效機理知識來評估產品的可靠性。3.11剩余使用壽命RUL主要指系統或元器件運行一段時間后，剩余的使用壽命。IGBT的檢測指標參數集電極-發射極飽和電壓VCE(sat)在集電極電流與柵極-發射極電壓基本無關的柵極-發射極電壓條件下的集電極-發射極電壓。穩態熱阻Rthj-cIGBT模塊結到殼的穩態熱阻Rthj-c的變化來表征焊料層老化。門極開通閾值電壓VGEthVGEthIGBTIcVGEth關斷時間toff隨著IGBT模塊的老化，關斷時間一般會逐漸增大。基于傳感器測量并聯電阻壓降當器件引線脫落后可監測到并聯電阻兩端的電壓降發生變化觸發輔助監測電路發出預警。基于模塊外部波形諧波集電極發射極導通壓降Vce(on)發射極和集電極在器件導通時的電壓值，一般會隨器件老化進程逐漸增大。集電極發射極導通電流Ice(on)發射極和集電極在器件導通時的電流值，一般也隨著器件老化逐漸增大。IGBT的狀態評估及剩余壽命預測技術實施路線1IGBTRULRULIGBTRUL預測。圖1IGBT的狀態評估及RUL預測流程圖IGBT失效模式及敏感參數分析IGBT失效模式分析IGBT的故障模式可以簡單的劃分為：突變失效（瞬變故障）和老化失效（緩變故障）。突變失效2；緩變故障即發生老化損傷、參數漂移等。IGBT參數漂移的發圖2 IGBT模塊突變失效IGBTIGBT的緩變FMMEA（PoF）或數據驅IGBT完成退化狀態評估與剩余壽命預測。IGBT敏感參數分析IGBT3。圖3IGBT失效模式機理及敏感參數分析目前對于IGBT失效標準的定義各有不同，而最通用的IGBT失效標準定義如表1。表1 敏感參數的失效標準敏感參數符號失效閾值百分比-集電極飽和壓降VCE5%-20%門極-發射極閾值電壓VGE(th)20%集電極電流Ion20%結溫Tj20%門極飽和電流IG(sat)20%熱阻抗Zth20%敏感參數采集獲取IEC60747-9:2019進行測量。IGBT健康評估及壽命預測方法IGBT健康狀態評估方法IGBT的健康狀態分為健康、亞健康、退化、嚴重退化及故障等五種，其功能描述及判別指標見表2。針對表2規定的健康狀態監測參數，只要任一健康特征因子退化超過規定的閾值范圍，則認為該IGBT達到了某一種故障狀態，而在未達到失效閾值范圍時，可以將其健康狀態劃分如下：表2IGBT健康狀態功能描述及判斷標準健康狀態功能描述判別指標健康關鍵部件性能優良，運行狀態很好健康征兆參數處于失效閾值的0%-25%亞健康關鍵部件性能良好，運行狀態良好健康征兆參數處于失效閾值的25%-50%退化關鍵部件性能基本合格，運行狀態一般健康征兆參數處于失效閾值的50%-75%嚴重退化關鍵部件性能不合格，運行異常健康征兆參數處于失效閾值的75%-100%故障關鍵部件性能差，不能運行健康征兆參數超出失效閾值的100%以上IGBT剩余壽命預測模型基于數據驅動的故障預測是一個數據采集、特征提取、趨勢預測、故障識別的過程。基于數據驅圖4基于數據驅動的IGBT故障預測