基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法，首先利用仿真软件对IGBT的电

【技术实现步骤摘要】
基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法


[0001]本专利技术属于IGBT键合引线故障诊断
，更为具体地讲，涉及一种基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法。

技术介绍

[0002]当前，对绝缘栅双极性晶体管(IGBT)功率模块的高可靠性设计需求愈发强烈，而其小批量、高价值、强定制化和强环境约束的特征，使得传统电子产品依赖大批量试验暴露缺陷
→
不断改进优化
→
基于数理统计和概率并联的可靠性建模评估方法不再适用。因此必须从影响IGBT可靠性的物理本质出发，获取物理参量信息，明确多物理场效应到封装模块性能的不确定性关系。
[0003]作为最新一代的复合全控型功率半导体器件，IGBT将功率和双极晶体管的优点集于一身，具有电压控制、输入阻抗大、驱动功率小、控制电路简单、开关损耗小、通断速度快和工作频率高等特点，其封装级失效主要为键合引线故障和焊料层疲劳。引线键合技术是当今最重要的电子封装技术之一，键合引线主要起流通电流的作用，90％以上的芯片均采用引线键合技术。模块承受持续的高温、低温的变换产生交变的热应力，造成的剥离效应累积到一定程度后，就会造成键合引线脱落或者断裂。当一根键合引线失效时，流过其他键合引线的电流增大且发热增加，加速IGBT模块失效，直接影响IGBT模块的可靠性，因此对键合引线故障的诊断研究在IGBT失效模型研究上有重大意义。
[0004]因为键合引线失效直接影响IGBT封装的热应力变化，所以许多学者从温度场和应力场进行研究，目前的研究方法主要有测量热阻抗和温度的变化，热阻抗的值增大20％就可以认定IGBT功率模块的层结构发生损伤故障，通过测量底板温度计算热阻抗值，这种方法实现容易，但测温时受环境温度和散热条件的影响较大；还有学者通过测量IGBT关断过程产生的机械应力波，对底板的振动信号进行分析，从而对IGBT是否发生故障进行诊断。无论是测量电参数如电阻、电压，还是检测机械应力波，现有的方法都无法对键合线断裂的位置进行判断，因此对键合线故障评估展开新的分析角度和方法有很大的研究意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法，在IGBT表面直接获取其形变信号，利用信号处理方法对键合引线完整和故障信号进行特征分析，可以判断键合线故障及其故障位置，在支持向量机中进行分类模型建立，可以对IGBT键合引线故障进行诊断和预测。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法，包括以下步骤：
[0007](1)、获取IGBT表面微应变信号
[0008]1.1)、建立IGBT几何模型，包括模块的基座铜底板、DBC焊料层、DBC衬底、IGBT芯片焊料层、IGBT芯片，DBC衬底等，利用COMSOL Multiphysics5.5对各层结构分别建立对应的
模型，设置形状、材料和参数；
[0009]1.2)、添加电场、热场、力场，对每个物理场设定边界条件，完成热
‑
力
‑
电多物理场的耦合，并在电场中添加激励条件为一定大小、频率、占空比的PWM方波电流；
[0010]1.3)、对模型进行网格剖析并进行计算，得到仿真结果，选取每根键合线引脚附近处的Z轴位移变化保存为一组数据。分别设置键合线不同故障类型，重复上述步骤，得到键合线故障的表面位移变化数据即表面微应变信号；
[0011](2)、故障特征分析
[0012]2.1)、计算时域常用特征参数，包括有量纲参数：峰值、均值、斜度、均方根值和方差，无量纲参数：峰值因子、峭度指标、波形指标等；
[0013]2.2)、、分析信号的频域特征，对信号进行傅里叶变换2.2)、、分析信号的频域特征，对信号进行傅里叶变换计算频域特征参数，如主频幅值、频率方差、均方频率等；
[0014]2.3)、特征参数选取，将故障参数和正常状态的参数作对比，适当选取能表征故障类别的特征参数；
[0015](3)、构建分类模型
[0016]3.1)、构建样本
[0017]3.1.1)、根据步骤1.3)中的测量方法，将故障一共分为n类，每种类别对应的标签为y
n
∈{1,2,...,N}；
[0018]3.1.2)、将每种类别下特征向量作为一个样本，如X
n
＝(x1,x2,...,x
m
)
T
是一个六维向量，x
i
是第i个引脚处的位移幅值，X
n
是第n个样本；
[0019]3.1.3)、在样本后面加上对应的类别，构建样例为(X
n
,y
n
)，所有样例的集合就构成了样本集S＝{(X1,y1),(X2,y2)...,(X
N
,y
N
)}；
[0020](3.2)、多分类问题转化为二分类问题
[0021]基于一类对余类方法(OVA)，将步骤3.1.1)中的多分类问题转化为二分类问题，即对于每一个类将其作为+1类，其余四类的所有样本当成
‑
1类，这样就将多分类问题转化成了二分类问题，从而转化成了二次规划问题求解；
[0022]3.3)、数学建模
[0023]3.3.1)、公式表征
[0024]利用(3.2)中的OVA方法，每次将样本集分为两大类x1和x2，在此二维空间下建立直线方程x2＝ax1+b，写成向量积的形式令令得到该二维空间中的决策面ω
T
·
x+b＝0，该决策面将x1和x2进行分隔，即y1＝+1,y2＝
‑
1两类的样本点分布在决策面两边；
[0025]3.3.2)、寻找最大分类间隔
[0026]假设决策面正好位于间隔区域中轴线，到决策面最近的样本点位于ω
T
·
x+b＝
±
1，这些样本点也称为支持向量，由距离公式可以得到每个样本点到决策面的距离为
要使分类间隔最大化即支持向量与决策面距离最大，则最大，只需最小化||ω||；
[0027]3.4)、求解最优化问题
[0028]3.4.1)、要使||ω||最小，等价于使最小，将所有样本点代入决策面方程，并将两个类别标签y
i
与之相乘，构造最优化问题：
[0029][0030]3.4.2)、利用拉格朗日乘子法将(1)式的问题写成
[0031]3.4.3)、写出对偶问题
[0032][0033]3.4.4)、对w、b求偏导，令其为0进行求解
[0034][0035]3.4.5)、步骤3.4.3)中满足KKT条件：
[0036][0037]的解记为：
[0038][0039]ω
*
是样本数据的线性组合，λ
i本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于表面微应变信号的IGBT键合引线故障诊断方法，包括以下步骤：(1)、获取IGBT表面微应变信号1.1)、建立IGBT几何模型，包括模块的基座铜底板、DBC焊料层、DBC衬底、IGBT芯片焊料层、IGBT芯片，DBC衬底等，利用COMSOL Multiphysics5.5对各层结构分别建立对应的模型，设置形状、材料和参数；1.2)、添加电场、热场、力场，对每个物理场设定边界条件，完成热
‑
力
‑
电多物理场的耦合，并在电场中添加激励条件为一定大小、频率、占空比的PWM方波电流；1.3)、对模型进行网格剖析并进行计算，得到仿真结果，选取每根键合线引脚附近处的Z轴位移变化保存为一组数据。分别设置键合线不同故障类型，重复上述步骤，得到键合线故障的表面位移变化数据即表面微应变信号；(2)、故障特征分析2.1)、计算时域常用特征参数，包括有量纲参数：峰值、均值、斜度、均方根值和方差，无量纲参数：峰值因子、峭度指标、波形指标等；2.2)、、分析信号的频域特征，对信号进行傅里叶变换2.2)、、分析信号的频域特征，对信号进行傅里叶变换计算频域特征参数，如主频幅值、频率方差、均方频率等；2.3)、特征参数选取，将故障参数和正常状态的参数作对比，适当选取能表征故障类别的特征参数；(3)、构建分类模型3.1)、构建样本3.1.1)、根据步骤1.3)中的测量方法，将故障一共分为n类，每种类别对应的标签为y
n
∈{1,2,...,N}；3.1.2)、将每种类别下特征向量作为一个样本，如X
n
＝(x1,x2,...,x
m
)
T
是一个六维向量，x
i
是第i个引脚处的位移幅值，X
n
是第n个样本；3.1.3)、在样本后面加上对应的类别，构建样例为(X
n
,y
n
)，所有样例的集合就构成了样本集S＝{(X1,y1),(X2,y2)...,(X
N
,y
N
)}；(3.2)、多分类问题转化为二分类问题基于一类对余类方法(OVA)，将步骤3.1.1)中的多分类问题转化为二分类问题，即对于每一个类将其作为+1类，其余四类的所有样本当成
‑
1类，这样就将多分类问题转化成了二分类问题，从而转化成了二次规划问题求解；3.3)、数学建模3.3.1)、公式表征利用(3.2)中的OVA方法，每次将样本集分为两大类x1和x2，在此二维空间下建立直线方程x2＝ax1+b，写成向量积的形式令令得到该二维空间中的决策面ω
T
·
x+b＝0，该决策面将x1和x2...

【专利技术属性】
技术研发人员：白利兵，陈聪，程玉华，罗俊，王家豪，张杰，周权，田露露，米金华，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：