IGBT寿命估算方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及电机控制技术领域，特别涉及一种IGBT寿命估算方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采集绝缘栅双极型晶体管IGBT集电极

【技术实现步骤摘要】
IGBT寿命估算方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及电机控制
，特别涉及一种IGBT寿命估算方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电机控制器中的功率模块通过高频开关将直流电转换为三相交流电驱动电机，功率模块在长时间的运行过程中产生热疲劳的可靠性失效问题，绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Trasistor，IGBT)是功率器件应用得最广泛的一种，其可靠性受到诸如高温、湿度、负载和机械振动等因素的影响。IGBT的失效原因有过压、过流、过温或机械损伤，失效表现有芯片熔毁、击穿，键合线脱落、断裂等，IGBT失效会导致电机控制器的电流输出中断。因此，为了保证电机控制器工作时的稳定性，对IGBT模块进行可靠性预估是提高其可靠性的关键手段之一。
[0003]目前国内外学者对IGBT模块的可靠性评估进行了大量研究，可靠性评估办法主要分为数值模型和仿真模型两类。
[0004]相关技术中，提出的IGBT模块进行可靠性分析预测以大量时间成本为基础，收集IGBT模块在实际工况中的失效时间数据，通过数据拟合和经验公式选取合适的概率分布模型直接计算IGBT模块的可靠性。但需要大量的加速老化试验数据，成本较高、耗时长，不利用快速的产业化应用。另一种方法是利用MIL
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HDBK
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217F可靠性评估手册对变流装置中的功率器件进行可靠性评估，相比较于MIL
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HDBK
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217F可靠性评估手册，利用FIDESGuide 2009可靠性评估手册考虑了变化工况对器件故障率的影响，其中，电容、电感、二极管等低故障率器件进行故障率计算，相比MIL
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HDBK
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217F具有较高的准确性，适用范围相对更广。但由于手册考虑因素有限，IGBT模块的故障率既受外部工作环境的影响由于自身的老化进程密切相关，对于这IGBT模块的可靠性评估存在较大误差。
[0005]基于模型仿真的可靠性评估相对失效时间统计不需要庞大的数值计算，容易在电路仿真器和数字信号处理器中实现运用。国内外学者主要提出了两种模型，即失效模型、寿命模型。功率模块的失效过程必然伴随着模块内部结构材料发生变化，导致模块的端口电气特性参数发生偏移，可以通过对功率模块的失效机理和特性进行分析，提取能够表征模块健康状态的特征参量，建立寿命预测模型。相关技术中还提出了一种通过监控压降变化来实现IGBT可靠性在线评估的方法，发现IGBT在高结温与高温度梯度时主要的失效形式是键丝脱落与熔化，在外部特性上主要表现为压降值增大。另一相关技术中提出了一种利用加速寿命试验对IGBT模块使用寿命进行预测的方法，论述了加速寿命试验的原理与方法，提出采用对数正态分布描述IGBT模块的寿命分布，以arrhenius模型为基础，利用极大似然估计法对试验数据进行统计与分析，建立了IGBT模块的寿命预测模型。
[0006]统计结果表明，功率模块的失效主要是温度波动引起的，功率模块在工作中承受温度冲击会转化为材料上的热一机械应力，使得材料发生应变造成损伤，在相关技术中，利用该方法进行可靠性评估时，多采用热阻变化量和累积损伤度作为功率模块的可靠性参数
来表征功率模块的寿命。其中，一种IGBT动态热阻的提取方法，拟合出了热阻变化的动态曲线和热阻公式，通过检测外部集射电压参数间接地获取IGBT结温，在动态曲线和结温公式基础上，提出了IGBT寿命预测理论模型。另一种方法通过分析IGBT模块的可靠性，获取模块正常工作时的温度曲线，采用雨流算法计算结温波动，通过结温波动与损伤累积的关系曲线来进行可靠性评估。该方法对于运行于恒定工况的IGBT模块评估结果较好，但对于运行于复杂工况的IGBT模块由于温度波动幅度大，时间变化尺度宽，老化进程对寿命影响因素不明等原因使得该方法误差较大。
[0007]在相关文献CN113759225A中，通过老化试验平台采集IGBT模块的集电极
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发射极电压的关断瞬态曲线，从中提取特征并滤波，通过深度自回归递归神经网络进行曲线趋势预测，得到IGBT模块的老化程度和健康状态，然而，该专利中，未考虑到热机械应力对IGBT模块造成疲劳损耗，而导致失效的方面。
[0008]在另一相关文献CN113987899A中，基于历史数据对IGBT模块预测剩余寿命，但影响IGBT的因素较多，仅用历史数据，预测结果准确性较低。

技术实现思路

[0009]本申请提供一种IGBT寿命估算方法、装置、电子设备及存储介质，解决了对IGBT模块的可靠性准确的评估等问题，耗时短，精度高且工作量低，提高了IGBT模块的可靠性，保证了电机控制器工作时的稳定性。
[0010]本申请第一方面实施例提供一种IGBT寿命估算方法，包括以下步骤：采集绝缘栅双极型晶体管IGBT集电极
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发射极的饱和压降；基于预设的饱和压降
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结温模型，根据所述饱和压降计算所述IGBT的结温值，并根据所述IGBT的结温值提取所述IGBT的结温循环数据，其中，所述预设的饱和压降
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结温模型由饱和压降
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结温曲线或训练目标神经网络得到；将所述IGBT的结温循环数据输入至预设的IGBT寿命预测模型，计算所述IGBT的失效率，并根据所述IGBT的失效率估算所述IGBT的寿命。
[0011]根据上述技术手段，解决了对IGBT模块的可靠性准确的评估等问题，耗时短，精度高且工作量低，提高了IGBT模块的可靠性，保证了电机控制器工作时的稳定性。
[0012]进一步地，所述将所述IGBT的结温循环数据输入至预设的IGBT寿命预测模型计算所述IGBT的失效率，包括：根据所述结温循环数据得到所述预设的IGBT寿命预测模型的输入参数，其中，所述输入参数包括温度循环数据和所述温度循环数据对应的循环次数；根据所述温度循环数据和所述温度循环数据对应的循环次数输入至所述预设的IGBT寿命预测模型计算所述IGBT的失效率。
[0013]根据上述技术手段，通过将IGBT的结温循环数据输入至预设的IGBT寿命预测模型，能够清晰得到IGBT寿命随温度循环的变化趋势，进而得到IGBT的失效率。
[0014]进一步地，所述根据所述IGBT的失效率估算所述IGBT的寿命，包括：判断所述IGBT的失效率是否大于预设失效值；若所述IGBT的失效率大于所述预设失效值，则判定所述IGBT处于失效状态，所述IGBT寿命为0。
[0015]根据上述技术手段，通过对IGBT的失效率的判断，能够得到IGBT是否失效以及剩余寿命是否不足。
[0016]进一步地，在基于所述预设的饱和压降
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结温模型，根据所述饱和压降计算所述
IGBT的结温值之前，还包括：采集多个目标IGBT的集电极
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发射极的饱和压降数据和所述饱和压降数据对应的结温值；根据所述饱和压降数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IGBT寿命估算方法，其特征在于，包括以下步骤：采集绝缘栅双极型晶体管IGBT集电极
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发射极的饱和压降；基于预设的饱和压降
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结温模型，根据所述饱和压降计算所述IGBT的结温值，并根据所述IGBT的结温值提取所述IGBT的结温循环数据，其中，所述预设的饱和压降
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结温模型由饱和压降
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结温曲线或训练目标神经网络得到；以及将所述IGBT的结温循环数据输入至预设的IGBT寿命预测模型，计算所述IGBT的失效率，并根据所述IGBT的失效率估算所述IGBT的寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述IGBT的结温循环数据输入至预设的IGBT寿命预测模型计算所述IGBT的失效率，包括：根据所述结温循环数据得到所述预设的IGBT寿命预测模型的输入参数，其中，所述输入参数包括温度循环数据和所述温度循环数据对应的循环次数；根据所述温度循环数据和所述温度循环数据对应的循环次数输入至所述预设的IGBT寿命预测模型计算所述IGBT的失效率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述IGBT的失效率估算所述IGBT的寿命，包括：判断所述IGBT的失效率是否大于预设失效值；若所述IGBT的失效率大于所述预设失效值，则判定所述IGBT处于失效状态，所述IGBT寿命为0。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述预设的饱和压降
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结温模型，根据所述饱和压降计算所述IGBT的结温值之前，还包括：采集多个目标IGBT的集电极
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发射极的饱和压降数据和所述饱和压降数据对应的结温值；根据所述饱和压降数据和所述饱和压降数据对应的结温值绘制所述饱和压降
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结温曲线，根据所述饱和压降
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结温曲线得到所述预设的饱和压降
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结温模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于所述预设的饱和压降
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结温模型，根据所述饱和压降计算所述IGBT的结温值之前，还包括：根据所述饱和压降数据和所述饱和压降数据对应的结温值训练所述目标神经网络，得到所述预设的饱和压降
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结温模型。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的IGBT寿命预测模型为：p＝∫1/N
△
T
*n；其中，p为温度循环的损伤率，N
△
T
为温度循环
△
T对应的循环次数，n为温度循环次数。7.一种IGBT寿命估算装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集绝缘栅双极型晶体管IGBT集电极
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发射极的饱和压降；计算模块，用于基于预设的饱和压降
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【专利技术属性】
技术研发人员：汪扬，杜长虹，刘立，冉彦杰，周洪波，
申请(专利权)人：重庆长安新能源汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：