智能电网  >> Vol. 9 No. 5 (October 2019)

高压大功率IGBT器件可靠性研究综述
Review on the Reliability Research of High Power IGBT Devices

DOI: 10.12677/SG.2019.95024, PDF, HTML, XML, 下载: 449  浏览: 1,189  科研立项经费支持

作者: 任 斌, 邓二平, 黄永章:华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京

关键词: 高压大功率IGBT器件可靠性故障诊断寿命预测状态监测发展趋势High Voltage and High Power IGBT Device Reliability Fault Diagnosis Lifetime Prediction Condition Monitoring Developing Trend

摘要: 随着高压直流输电和电力机车等领域的不断发展,高压大功率IGBT器件作为其中重要的电力电子器件,其可靠性问题得到了国内外研究机构的广泛关注。为给高压大功率领域可靠性设计者以及终端用户提供更多高压大功率IGBT器件的可靠性信息,文中阐述了高压大功率IGBT器件可靠性的发展与研究现状。根据高压大功率IGBT器件可靠性研究目的的不同,将可靠性研究分为故障诊断、寿命预测和状态监测三个方面。文中对故障诊断和状态监测的研究方法进行了分析,对于寿命预测模型进行了分类总结以及优缺点对比分析。最后,基于目前高压大功率IGBT器件可靠性的研究方法和内容,提出了可靠性研究未来的挑战和发展趋势。
Abstract: With the development of high-voltage transmission and electric locomotive, the high voltage and high power IGBT device, as the most important power electronic device in those application fields, have been widely concerned by domestic and foreign research institutions on their reliability. To provide more reliability information to reliability designers and end users, this paper reviews the development and research status of high voltage and high power IGBT devices reliability. According to the different research purposes of high voltage and high power IGBT devices, the reliability research is divided into three aspects: fault diagnosis, life prediction and condition monitoring. Then the research methods of fault diagnosis and condition monitoring are analyzed and the life prediction model is classified and summarized and its advantages and disadvantages are compared and analyzed. Finally, based on the current reliability research methods and contents of the high voltage and high power IGBT device, the challenge and developing trend of reliability research in the future are put forward.

文章引用: 任斌, 邓二平, 黄永章. 高压大功率IGBT器件可靠性研究综述[J]. 智能电网, 2019, 9(5): 218-226. https://doi.org/10.12677/SG.2019.95024

1. 引言

电力电子技术是最为先进的电能变换技术,其高度灵活性和高效率的特点,促使其蓬勃发展。电力电子系统是应用电力电子技术的重要载体,在电能变换的场合广泛应用。电力电子系统在工作过程中存在不同的可靠性问题,可靠性问题的出现会导致整个电力电子系统的失效 [1] [2] 。目前高压直流输电、电力机车等应用对高压大功率IGBT器件提出了需求,尤其是可靠性,要求电力电子器件的寿命达到30年及以上。标准GJB 451A-2005对可靠性的定义是:“指产品在规定的条件下和规定的时间内,完成规定功能的能力。”所以可以定义功率半导体器件的可靠性是:“指在一定的条件下,器件所能执行一定功能的能力。”

高压大功率IGBT器件等功率半导体器件的可靠性对于不同的应用场景和运行工况,比如HVDC的换流设备、电力电子变压器、风电变流器、电动车驱动装置等,功率器件的可靠性分析和评估具有其特殊性,本文主要对于高压直流输电和电力机车等领域应用的高压大功率IGBT器件进行可靠性研究,其可靠性研究主要包括器件的故障诊断、寿命预测和状态监测这三个方面,故障诊断是在高压大功率IGBT器件损坏之后对器件进行的可靠性评估,状态监测是在高压大功率IGBT器件工作过程中对其进行的可靠性监测,寿命预测是对高压大功率IGBT器件的使用范围进行的可靠性评估。

对于高压大功率IGBT器件的可靠性研究方面,国外研究机构较早开始研究,ABB较为详细地介绍了功率循环试验的实验条件,试验结果以及数据处理,并利用Weibull分布和Coffin-Manson定理改进了寿命预测模型 [3] [4] ;英飞凌提出了与加热时间、键合线等因素有关的Bayerer寿命预测模型 [5] ;赛米控采用全集成的Uce监控和负关断栅极电压对短路事故进行很好的状态监测 [6] ;奥尔堡大学总结了IGBT的失效机理和各种模块寿命模型 [7] ;瑞士苏黎世联邦理工学院总结了寿命预测的具体方法和步骤并提出了一种新的用于描述蠕变的寿命预测模型 [8] 。相比于国外研究机构,国内研究机构多从2010年前后开始研究高压大功率IGBT器件的可靠性,株洲电力机车研究所根据线性疲劳损伤累积理论和寿命模型计算了功率循环寿命并通过功率循环试验发现温升与寿命符合Coffin-Manson关系 [9] [10] ;重庆大学利用杂散参数的变化,以门极电压和电流为特征量对IGBT进行了状态监测 [11] ,利用小波理论对IGBT键合线脱落故障进行了监测 [12] ,利用门极电压在开通时段响应曲线的离散Fréchet距离度量其相似性的变化,并以此作为参数来辨识IGBT模块是否存在故障 [13] ;海军工程大学通过加速老化试验提出了对数正态分布是一种预测寿命更为准确的方法并提出了一种监测IGBT的压降值来在线评估IGBT可靠性的方法 [14] [15] ;天津大学通过红外探测法和热电阻接触测温法对键合线脱落情况下的芯片温度进行了状态监测 [16] 。

通过对高压大功率IGBT器件可靠性主要研究机构的概述,对于可靠性的研究现状有了一定的了解,后文将对于可靠性研究的三个方面进行详细地论述。

2. IGBT器件故障诊断

IGBT器件故障诊断的方法很多,但针对IGBT器件本身故障诊断文献不多,几乎都是针对特定厂家、型号或者特定工作状态的变流装置中检测IGBT封装外部的特性,所以诊断依据差别很大,通用性不高。

2.1. 利用IGBT故障后直接观察进行诊断

实际上IGBT器件在故障工程中表现出来的外部特性比较少,并且不易测量 [17] 。在其故障失效后对其进行直接观察往往比较容易发现其失效模式。

IGBT的主要失效模式和机理由于其封装不同而很不一样 [18] 。利用直接观察进行故障诊断,多会用到扫描声学显微镜、红外探测仪和X光射线仪等装置。

通过红外探测法和热电阻接触测温法,文献 [16] 对键合线脱落情况下的芯片温度情况进行了研究,发现键合线脱落后芯片温度分布不均且中间温度变化率变大,而且结温与键合线脱落根数近似呈线性。文献 [19] 研究了IGBT高频开关电源的故障诊断,发现驱动板受潮后驱动不足导致IGBT无法导通,于是产生过电压爆炸,并发现通过烘干后涂上绝缘漆故障未再发生。利用声学显微镜和外部电压电流的测量,文献 [20] 发现栅氧层损坏影响电容-电压的测量,芯片焊层疲劳影响开通压降和关断时间。

2.2. 利用IGBT故障诊断测量值直接判断的方法

利用测量值作为特征量直接判断就是测量IGBT器件故障前后各个极间电压或者各极的电流变化进行IGBT器件是否故障的直接判断 [21] 。

利用IGBT器件故障前后栅极驱动的栅射电压变化,文献 [22] 对键合引线脱落故障进行了判定。通过进行试验,文献 [23] 发现功率循环温度差ΔTj小于40 K时对铝键合引线可靠性没有太大影响。文献 [24] 提出可以将IGBT导通时集射极间电压变化来实现对IGBT性能的检测。文献 [25] 提出使用门极电流的特性变化作为故障特征参数进行提取。通过试验发现门极驱动电压波形随IGBT的老化出现米勒平台减小的趋势,文献 [26] 利用此原理对IGBT的性能状态进行检测。

2.3. 利用IGBT故障诊断测量值间接判断的方法

利用IGBT器件故障测量值间接判断,即对信号进行采集、变换和分析,在直接测量出的参数中分辨出故障信号与正常信号的区别,利用信号中的所包含的信息进行故障诊断 [27] 。信号既可以简单利用幅值、频率或者均值、标准差等进行判断,也可以利用沃尔什变换、基函数、傅里叶变换、小波变换以及高阶谱分析等数学方法进行处理,从而进行故障诊断。

基于电机驱动中三相三桥臂逆变器的IGBT器件内部焊料层老化后的故障诊断,文献 [28] 提出IGBT器件内部结温升高焊料层老化后,其关断时间延长,从而影响桥臂的死区时间。因此对逆变器外环的谐波补偿器信号进行诊断,即可以对IGBT器件的故障进行判断。

利用IGBT故障后直接观察进行诊断的故障诊断方法对于诊断仪器的依赖性较强,优点是诊断较为准确;利用IGBT故障诊断测量值直接判断的方法对于测量值的选取较为严格,优点是对于测量系统的要求不高;利用IGBT故障诊断测量值间接判断的方法对于故障信号的处理提出了很高的要求,优点是测量系统最为简单。

3. IGBT器件寿命预测

为了评估IGBT的可靠性和使用寿命,往往需要通过可靠性试验和寿命预测来确定IGBT器件的使用年限。可靠性试验参照IEC 60747/IEC 60749/IEC 60068等试验标准。正常情况下半导体器件失效过程周期很长,会达到十几到几十年,所以一般各生产商会进行加速老化试验,使实验条件比正常工作条件更加严苛以加速老化过程,并根据统计数据和失效机理建立相应的模型对器件进行寿命预测。目前对IGBT器件进行寿命预测的模型分为解析寿命模型和物理寿命模型。

3.1. 解析寿命模型

解析寿命模型顾名思义即未考虑IGBT器件失效具体的物理过程,而是仅利用统计原理进行寿命预测的模型,表1总结了目前IGBT器件的解析寿命预测模型,并且对于各个模型的优缺点进行了对比。

Table 1. Analytical life prediction model for IGBT devices

表1. IGBT器件的解析寿命预测模型

3.2. 物理寿命模型

解析模型没有考虑具体的失效模式和失效机理,通过实验数据得到的模型对具有不同设计和工艺的模块预测偏差很大。而物理模型是在事先知道其失效模式以及材料的形变机制情况下,结合有限元仿真所得到的数据,对器件的可靠性进行研究。物理模型反映了器件或者模块本身的一些结构特性和物理特性,将功率循环试验中疲劳损伤机理和寿命过程联系起来,同时将失效机理看作是一个物理或者化学过程 [34] 。文献 [18] 介绍了关于IGBT器件的失效模式和失效机理,从而引申出来的物理寿命模型有以下几种,如表2所示。

Table 2. Physical life prediction model for IGBT devices

表2. IGBT器件的物理寿命预测模型

4. IGBT器件状态监测

IGBT器件状态监测是指监测系统测量出IGBT器件早期的一些故障信号并对其进行评估,以确定是否满足IGBT器件正常工作的状态。状态监测也涉及很多内容,包括IGBT器件的失效机理和失效模式、传感技术、信号采集与处理和数据评价评估等。目前,功率半导体的状态监测研究刚刚起步 [39] 。

状态监测主要是分为三个类型:基于传感器的状态监测评估法、基于器件表面端部特性的状态监测评估法以及基于模型的状态监测评估法 [40] 。

4.1. 基于传感器的状态监测评估法

基于传感器的状态监测评估法是直接监测一种或多种故障参数对器件进行健康状态评估,并且进行大量的老化试验,通过实验数据得到故障参数的变化规律,以此对器件的失效标准或界限值进行确定。

利用传感器测量发射极引出引线外接的辅助测量电路,并利用键合线脱落后电路产生的变化,文献 [41] 通过电路的电阻值改变来进行IGBT状态监测。利用传感器,对发射极的引线连接一个电阻,文献 [42] 通过测量电阻两边的电压变化来对IGBT键合线脱落进行状态监测。利用IGBT的非理想特性而造成的输出谐波,文献 [28] 进行了器件工作状态的辨识。

4.2. 基于器件表面端部特性的状态监测评估法

利用功率循环实验,文献 [43] 研究了IGBT的饱和管压降、栅极开启电压和饱和截止状态转换的跨导。实验发现在芯片结温升高焊料层老化后,这三个参数都发生了明显变化,所以可选这三个表征器件表面端部特性参数作为监测IGBT状态的参数。

利用测量值与正常工作情况下的电流值查询表进行比较,文献 [44] 对电动汽车驱动变流器中的IGBT的工作状态进行了监测。但是电动汽车中的IGBT工况比较复杂,信号变化弱,所以也限制了其实际应用。

通过实验研究了反复过流对IGBT使用寿命的影响,文献 [45] 提出了IGBT因反复过流导致的累积损伤原理,并且得到了其变化规律,通过对相关参数的测量可以完成对IGBT的状态监测。

基于IGBT基本结构和半导体物理学,文献 [46] 对IGBT集电极漏电流进行了研究,发现了其随性能退化应力水平和施加时间的变化规律。之后通过将解析分析与理论描述相结合,建立了针对IGBT芯片性能退化的集电极漏电流状态监测方法。

为改善功率变流器的可靠性,文献 [47] 提出一种基于特定条件下集射极饱和压降UCE(on)的IGBT模块老化失效状态监测方法。特定条件指的是特定的集电极电流,该电流是指不同温度下的多条IC-UCE输出特性曲线的交点对应的电流,通过测量该电流对应的UCE(on),根据UCE(on)的变化可以对IGBT模块的健康状态进行评估。通过相关实验可知,特定条件下芯片结温不会影响UCE(on),UCE(on)仅取决于模块老化的程度,可以将其作为老化状态监测的特征参数。

4.3. 基于模型的状态监测评估法

基于模型的状态评估方法主要是应用IGBT的模型跟踪其工作点的变化,来进行状态监测。

利用壳温升的变化对模块内部焊层疲劳状态进行监测,文献 [48] 建立了散热器模型,记录了变流器运行过程中的表壳温升信号及工作点,利用散热器模型估算出与各个工作点相对应的模块功率损耗。通过对变流器在整个电压、电流及温度运行范围内功率损耗的变化进行分析,进一步估算出模块内部热阻的变化,从而得到焊接层疲劳的程度。

5. 结论

高压大功率IGBT器件的广泛应用使得其可靠性问题越来越得到关注。本文通过了解国内外研究机构对于可靠性的研究现状,总结了故障诊断、寿命预测和状态监测这三个方向的具体研究内容,并且指出了其未来的发展趋势:

1) 对于高压大功率IGBT器件的故障诊断,目前的研究基本都是基于特定的电路或者有限的应用场景进行的,通用性不高。IGBT器件故障诊断未来的发展应该朝着建立通用型的针对具体IGBT器件的诊断方法不断迈进,同时随着超声波扫描等各种成像仪器的不断发展,IGBT器件的故障诊断可以更多的通过直接观察的方法进行,这样可以避免故障测量值的误差带来的影响。

2) 对于高压大功率IGBT器件的寿命预测,解析寿命预测模型未考虑具体物理过程而是利用数据拟合来进行模型的建立,通用性不高,且大部分适用于焊接式IGBT模块,适用范围有限。而物理寿命预测模型虽然考虑了物理过程但模型参数较难获得,并且IGBT器件的具体失效模式目前仍在研究过程中,通过目前可能的失效模式来建立物理寿命预测模型势必会对预测结果造成一定影响。IGBT器件寿命预测未来会向着压接型IGBT器件的方向发展,并且对于具体失效模式的研究仍会继续。

3) 对于高压大功率IGBT器件的状态监测,基于传感器的状态监测方法对于传感器的灵敏度要求较高,基于表面端部特性的状态监测方法测量较为困难且误差较大,基于模型的状态监测方法对于模型的建立较为困难。因为目前有关IGBT器件状态监测的研究很少,所以未来的研究前景很广阔,随着各类传感器装置的不断发展,IGBT器件状态监测将会更加依赖于基于传感器的评估方法。

致谢

感谢导师对论文编写工作的指导。

基金项目

中央高校基本科研业务费专项资金资助(2019MS001)。

参考文献

[1] 张经纬. 基于有限元法的压接型IGBT器件单芯片子模组疲劳寿命预测[D]: [硕士论文]. 北京: 华北电力大学, 2018.
[2] 刘爽, 牟龙华, 许旭锋, 郭文明. 电力电子器件故障对微电网运行可靠性的影响[J]. 电力系统保护与控制, 2017, 45(24): 63-70.
[3] Kaminski, N. (2004) Load-Cycle Capability of HiPaks. ABB Appl. Note 5SYA, 2043-01.
[4] Berner, J. (2012) Load-Cycling Capability of HiPak IGBT Modules. ABB Switzerland Ltd. Semicond., Tech. Rep. 5SYA2043-03, Lenzburg.
[5] Bayerer, R., et al. (2008) Model for Power Cycling Lifetime of IGBT Modules—Various Factors Influencing Lifetime. 5th International Conference on Integrated Power Electronics Systems, Nuremberg, 11-13 March 2008, 1-2.
[6] Vogler, B., Herzer, R., Buetow, S., Mayya, I. and Becker, S. (2014) Advanced SOI Gate Driver IC with Integrated V CE-Monitoring and Negative Turn-Off Gate Voltage for Medium Power IGBT Modules. 26th International Symposium on Power Semiconductor Devices & IC’s, Waikoloa, 15-19 June 2014, 1-3.
https://doi.org/10.1109/ISPSD.2014.6856040
[7] Busca, C. (2011) Modeling Lifetime of High Power IGBTs in Wind Power Applications—An Overview. International Symposium on Industrial Electronics, Gdańsk, 27-30 June 2011, 1408-1413.
https://doi.org/10.1109/ISIE.2011.5984366
[8] Ciappa, M., Carbognani, F. and Fichtner, W. (2003) Lifetime Prediction and Design of Reliability Tests for High-Power Devices in Automotive Applications. IEEE Transactions on Device & Materials Reliability, 3, 523-528.
https://doi.org/10.1109/TDMR.2003.818148
[9] 王彦刚, Chamund Dinesh, 李世平, 等. 功率IGBT模块的寿命预测[J]. 机车电传动, 2013(2):13-17.
[10] 李世平, 黄蓉, 奉琴, 等. IGBT模块功率循环能力与可靠性试验[J]. 机车电传动, 2015(3): 15-18.
[11] 周雒维, 周生奇, 孙鹏菊. 基于杂散参数辨识的IGBT模块内部缺陷诊断方法[J]. 电工技术学报, 2012, 27(5): 156-163.
[12] 沈刚, 周雒维, 杜雄, 等. 基于小波奇异熵理论的IGBT模块键合线脱落故障特征分析[J]. 电工技术学报, 2013, 28(6): 165-171.
[13] 周生奇, 周雒维, 孙鹏菊. 基于曲线离散Fréchet距离的风电并网变流器中IGBT模块缺陷诊断方法[J]. 电力自动化设备, 2013, 33(2): 8-13.
[14] 刘宾礼, 刘德志, 唐勇, 等. 基于加速寿命试验的IGBT模块寿命预测和失效分析[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2013, 34(5): 556-563.
[15] 唐勇, 汪波, 陈明, 等. 高温下的IGBT可靠性与在线评估[J]. 电工技术学报, 2014, 29(6): 17-23.
[16] 禹鑫, 杜明星, 窦汝振, 等. IGBT功率模块键合线故障下的温度特性研究[J]. 电力电子技术, 2015, 49(2): 55-57.
[17] Musallam, M. and Johnson, C.M. (2010) Real-Time Compact Thermal Models for Health Management of Power Electronics. IEEE Transactions on Power Electronics, 25, 1416-1425.
https://doi.org/10.1109/TPEL.2010.2040634
[18] 邓二平, 张经纬, 李尧圣, 金锐, 赵志斌, 黄永章. 焊接式IGBT模块与压接型IGBT器件可靠性差异分析[J]. 半导体技术, 2016, 41(11): 801-810+815.
[19] 吴耀辉, 杨焦赟, 魏仁灿. IGBT高频开关电源的故障分析及处理[J]. 电力电子技术, 2009, 43(5): 61-62.
[20] Patil, N., Celaya, J., Das, D., et al. (2009) Precursor Parameter Identification for Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) Prognostics. IEEE Transactions on Reliability, 58, 271-276.
https://doi.org/10.1109/TR.2009.2020134
[21] 韩丽, 罗朋, 汤家升, 史丽萍, 张晓蕾. 基于H桥变流器的IGBT开路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2016, 31(16): 163-171.
[22] Zhou, L. and Zhou, S. (2010) Effects of Wire-Bond Lift-Off on Gate Circuit of IGBT Power Modules. 14th International Power Electronics and Motion Control Conference, Ohrid, 6-8 September 2010, T1-45-T1-47.
https://doi.org/10.1109/EPEPEMC.2010.5606581
[23] Onuki, J., Koizumi, M. and Suwa, M. (2000) Reliability of Thick Al Wire Bonds in IGBT Modules for Traction Motor Drives. IEEE Transactions on Advanced Packaging, 35, 428-433.
https://doi.org/10.1109/6040.826768
[24] Xiong, Y., Cheng, X., Shen, Z.J., et al. (2008) Prognostic and Warning System for Power-Electronic Modules in Electric, Hybrid Electric, and Fuel-Cell Vehicles. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 55, 2268-2276.
https://doi.org/10.1109/TIE.2008.918399
[25] Zhou, S., Zhou, L. and Sun, P. (2013) Monitoring Potential Defects in an IGBT Module Based on Dynamic Changes of the Gate Current. IEEE Transactions on Power Electronics, 28, 1479-1487.
https://doi.org/10.1109/TPEL.2012.2210249
[26] Rodríguez-Blanco, M., Claudio-Sánchez, T.D., et al. (2011) A Failure-Detection Strategy for IGBT Based on Gate-Voltage Behavior Applied to a Motor Drive System. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58, 1625-1633.
https://doi.org/10.1109/TIE.2010.2098355
[27] 谢东, 葛兴来. 基于残差变化率的单相级联H桥整流器IGBT开路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2018, 33(16): 3822-3834.
[28] Xiang, D., Ran, L., Tavner, P., et al. (2012) Condition Monitoring Power Module Solder Fatigue Using Inverter Harmonic Identification. IEEE Transactions on Power Electronics, 27, 235-247.
https://doi.org/10.1109/TPEL.2011.2160988
[29] Held, M., Jacob, P., Nicoletti, G., et al. (1997) Fast Power Cycling Test of IGBT Modules in Traction Application. International Conference on Power Electronics and Drive Systems, Vol. 1, 425-430.
[30] Norris, K.C. and Landzberg, A.H. (1969) Reliability of Controlled Collapse Interconnections. IBM Journal of Research & Development, 13, 266-271.
https://doi.org/10.1147/rd.133.0266
[31] 张亚玲, 李志刚. 基于加速老化试验的IGBT寿命预测模型研究[J]. 电气传动, 2016, 46(10): 72-75.
[32] Lu, Z.J., Huang, W., Lach, J., et al. (2002) Interconnect Lifetime Prediction under Dynamics Stress for Reliability. Microelectronics, 42, 653-667.
[33] 赖伟, 陈民铀, 冉立, 王学梅, 徐盛友. 老化实验条件下的IGBT寿命预测模型[J]. 电工技术学报, 2016, 31(24): 173-180.
[34] Snook, I., Marshall, J.M. and Newman, R.M. (2003) Physics of Failure as an Integrated Part of Design for Reliability. Annual Reliability and Maintainability Symposium, Tampa, 27-30 January 2003, 46-54.
[35] Kilinski, T.J., Lesniak, J.R. and Sandor, B.I. (1991) Modern Approaches to Fatigue Life Prediction of SMT Solder Joints. In: Lau, J.H., Ed., Solder Joint Reliability: Theory and Applications, Springer, Berlin, Chapter 13, 384-405.
https://doi.org/10.1007/978-1-4615-3910-0_13
[36] Lu, H., Bailey, C. and Yin, C. (2009) Design for Reliability of Power Electronics Modules. Microelectronics Reliability, 49, 1250-1255.
https://doi.org/10.1016/j.microrel.2009.07.055
[37] Pan, T.Y. (1994) Critical Accumulated Strain Energy (Case) Failure Criterion for Thermal Cycling Fatigue of Solder Joints. Journal of Electronic Packaging, 116, 163-170.
https://doi.org/10.1115/1.2905681
[38] Stolkarts, V., Moran, B. and Keer, L.M. (1998) Constitutive and Damage Model for Solders. Electronic Components & Technology Conference, Seattle, 25-28 May 1998, 379-385.
[39] Yang, S., Xiang, D., Bryant, A., et al. (2010) Condition Monitoring for Device Reliability in Power Electronic Converters: A Review. IEEE Transactions on Power Electronics, 25, 2734-2752.
https://doi.org/10.1109/TPEL.2010.2049377
[40] 鲁光祝, 向大为. IGBT功率模块状态监测技术综述[J]. 电力电子, 2011(2): 5-10.
[41] Lehmann, J., Netzel, M., Herzer, R. and Pawel, S. (2003) Method for Electrical Detection of Bond Wirelift-Off for Power Semiconductor. IEEE 15th International Symposium on Power Semiconductor Devices and ICs, Cambridge, 14-17 April 2003, 333-336.
[42] Farokhzad, B. (2000) Method for Early Failure Recognition in Power Semiconductor Modules. US, US 6145107 A.
[43] Patil, N., Das, D., Goebel, K., et al. (2008) Identification of Failure Precursor Parameters for Insulated Gate Bipolar Transistors (IGBTs). International Conference on Prognostics and Health Management, Denver, 6-9 October 2008, 1-5.
https://doi.org/10.1109/PHM.2008.4711417
[44] Xiong, Y., Cheng, X., Shen, Z.J., et al. (2006) A Prognostic and Warning System for Power Electronic Modules in Electric, Hybrid, and Fuel Cell Vehicles. Industry Applications Conference, IAS Meeting, 8-12 October 2006, 1578-1584.
https://doi.org/10.1109/IAS.2006.256739
[45] 苏玉淋. 功率电源中IGBT失效机理及其检测方法的研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安理工大学, 2008.
[46] 刘宾礼, 肖飞, 罗毅飞, 汪波, 熊又星. 基于集电极漏电流的IGBT健康状态监测方法研究[J]. 电工技术学报, 2017, 32(16): 183-193.
[47] 李亚萍, 周雒维, 孙鹏菊, 彭英舟, 蔡杰. 基于特定集电极电流下饱和压降的IGBT模块老化失效状态监测方法[J]. 电工技术学报, 2018, 33(14): 3202-3212.
[48] Xiang, D., Ran, L., Tavner, P., et al. (2011) Monitoring Solder Fatigue in a Power Module Using the Rise of Case-above-Ambient Temperature. IEEE Transactions on Industry Applications, 47, 2578-2591.
https://doi.org/10.1109/TIA.2011.2168556