基于ZTC电流值的导线键合IGBT功率模块检测

电路

4. 状况监测

在功率循环测试期间，实验所涉及的功率模块的主要故障机制是上臂IGBT的引线键合点①至⑥的剥离（图3）。为了再现模块的劣化，依次将④③⑤⑥②①[12]对这6个引线键合点切开。在每次切开后在线监测导通电压Von，以观察引线键合点失效的后果并验证检测方法的可行性。

图12给出了在每个引线键合点被剥离后的半个调制周期内集电极电流Ion与Von的函数关系。这显示了在不同电流值下，不同引线键合点剥离数量的Von的灵敏度。与大负载电流相比，ZTC电流（35A）的灵敏度较低，这是ZTC点方法的主要缺点。

图12 键合点剥离情况下半调制周期内Ion vs. Von的全图及局部图

为了突出这一点，图13、14分别显示了在ZTC电流（35A）下和大电流（90A）下Von随引线键合点数量的演变。为进一步降低噪声，在将Ion（Von）曲线与等式（3）拟合后，方才确定数据点。

图13 键合点剥离情况下Von的演变——

在35A的ZTC电流下（上图）和在90A大电流下（下图）

图14 键合点剥离情况下ΔVon的演变——

在35A的ZTC电流下（上图）和在90A大电流下（下图）

在ZTC电流下，Von的平均跳变为12.8mV；虽然最大变化为17.5mV，但Von曲线还是能被很好地分组。这归因于测量噪声和误差，并且将使单引线键合点剥离的检测变得困难。

在大电流时，Von的平均跳变为33.2mV，即灵敏度随检测的电流增加而增加。此外，Von在60°C时的温度比在20°C时高约100mV，温度漂移的原因在第1节中进行了解释。这就要求进行温度测量和补偿，以便将上升归因于已发生的故障或只是不同的运行条件。

作为引线键合点数量的函数，ΔVon轨迹的锯齿形状可以通过引线键合点的物理几何形状和芯片的金属化来解释[12]。

5. 讨论

与在线Von测量相关的主要难点是精度/准确度和校准。观察到的测量分布使得难以清楚地检测单个引线键合点的失效，但这是模块寿命中的一个重要事件，因为在此之后故障正以加速的方式发展。如果要避免第三维校准（温度），只有具有更高精度和准确度的测量（例如2mV峰峰值分布）才能解决这个问题。

要想通过使用文献中所见的现有技术难以实现该目的。需要其他电路来提供更高的精度和带宽。一种可能的解决方案是使用大量数据滤波来降低很大一部分可能源于设备本身的噪声[14]。我们注意到，如果目标是在引单一线键合点剥离（即金属化和引线键合重建和开裂）之前检测Von增加，则准确度和精度需要提高大约10倍。这对于通过精确的预测来估计剩余使用寿命是很有必要的[15]。

6. 结论

本文提出了一种使用基于ZTC电流值测量Von来对导线键合型IGBT功率模块实现完全在线健康监测的方法；给出了变换器一般工作状态的自动校准ZTC点的通用方法。ZTC点在线测量为35.4±1.7A，与电源模块的数据表相吻合。然后，基于已自动校准的ZTC电流值测量Von，并用于健康监测。通过模拟引线键合故障来验证该方法的性能。尽管相应的Von跳变幅度较低（平均12.8mV），但仍可检测到模块的整体劣化。

未来的工作是，通过改进测量电路或使用数据滤波来提高这种方法的鲁棒性（准确度/精度），以解决成本问题并提高实际应用中的接受度。

h1654155275.5669 · 2019-3-20 16:59:35

利用零温度系数导通电压对导线键合IGBT功率模块检测

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