在一些電力電子應(yīng)用場合，不僅需要高壓IGBT模塊有優(yōu)異的性能，還需要具有相當(dāng)高的可靠性；為了滿足實際需求，希望高壓IGBT模塊的壽命能達到30年，所以，高壓IGBT模塊的壽命預(yù)估非常重要。以前，盡管我們都知道濕度會對高壓IGBT模塊的壽命產(chǎn)生很大影響，但是沒有一個準(zhǔn)確的壽命預(yù)估模型把濕度因素考慮進來。三菱電機持續(xù)研究濕度對高壓IGBT模塊可靠性的影響，從而得到新的高壓IGBT模塊的壽命預(yù)估模型，通過這個模型來預(yù)估高壓IGBT的壽命。同時，三菱電機通過采用SCC(Surface Charge Control)技術(shù)開發(fā)了新一代高壓IGBT模塊，具有抵御高濕度的能力。

 

 

失效機理

 

三菱電機對濕度引起的失效模式進行了研究。高濕引起高壓IGBT模塊的失效機理詳見PCIM 2015論文[2]。

 

 

一般來說，擊穿電壓會隨著IGBT芯片邊緣電荷量QSS的增加而降低。圖1為6.5kV 高壓IGBT芯片的擊穿電壓隨著QSS變化的曲線圖。高濕度工況下的失效機理如下所述。

 

當(dāng)給集電極和發(fā)射極之間施加電壓，高壓IGBT內(nèi)部的凝膠會被電極化，芯片的邊緣會累積電荷QSS，同時，凝膠中的濕氣會加速電荷的集聚，此時，其擊穿電壓在高濕環(huán)境下會下降。所以濕度和電壓會加速IGBT模塊的退化，同時溫度也會加速IGBT模塊的退化。

 

三菱電機通過采用新的IGBT芯片邊緣技術(shù)SCC（Surface Charge Control）提高了高壓IGBT模塊在抵御高濕度方面的魯棒性。

 

為了抑制IGBT芯片邊緣電荷集聚，SCC技術(shù)采用了優(yōu)化的半絕緣性材料替代傳統(tǒng)的絕緣材料，這個半絕緣性層為集聚的載流子提供了通路，如圖3所示，在高濕工況下，產(chǎn)生的載流子會通過半絕緣層傳遞出去，避免了電荷的大量集聚。

 

 

C. Zorn介紹了考慮濕度、溫度和電壓的加速模型[1]。

 

 

公式中，αf為測試的加速因子，也就是加速（后綴為a）測試條件下MTTF（Mean Time To Failures，平均無故障時間）與參考（后綴為u）測試條件下MTTF之比。EA是活化能，在0.79eV和0.95eV之間，k為玻爾茲曼常數(shù)。指數(shù)x為相對濕度的影響，指數(shù)y為電壓的影響，都是經(jīng)驗數(shù)據(jù)，但是必須通過實際評估來確認(rèn)。我們把此加速模型擴展到壽命預(yù)估模型中。

 

濕度的壽命模型為：

 

 

濕度加速因子：

 

 

溫度加速因子：

 

 

電壓加速因子：

 

 

其中：LTb:在參考條件下的基本壽命；

 

RH[%]: 用于壽命計算的外界環(huán)境相對濕度；

 

T[℃]:用于壽命計算的外界環(huán)境溫度；

 

V[V]:用于壽命計算的電壓；

 

參考條件下的相對濕度為：RHu=75%。

 

參考條件下的環(huán)境溫度為：Tu=25℃。

 

參考條件下的電壓為：Vu=1500V。

 

相對濕度的經(jīng)驗影響因子為x。

 

電壓的經(jīng)驗影響因子為y。

 

活化能EA=0.79eV。

 

玻爾茲曼常數(shù)k=8.62×10-5eV/K。

 

LT是考慮濕度、溫度和電壓的預(yù)估壽命，公式中的參數(shù)，LTb是參考條件下的基本壽命，與每個高壓IGBT模塊的結(jié)構(gòu)相關(guān)，濕度加速因子πH，溫度加速因子πT，電壓加速因子πV，其它的參數(shù)來自加速模型。在此壽命估算模型中，活化能EA定義為最小值0.79eV。同時，參考條件，RHu=75%和Tu=25℃是東京8月份的平均環(huán)境條件。除此之外，Vu=1500V為直流網(wǎng)壓。

 

 

3.3kV高壓IGBT的溫濕反偏試驗是在以下三個條件下測試：測試條件A（Ta=85℃，相對濕度=85%， VCE=2800V），測試條件B（Ta=85℃，相對濕度=95%， VCE=2800V），測試條件C（Ta=85℃，相對濕度=95%， VCE=2000V），測試結(jié)果如圖4，圖5和圖6所示。

 

根據(jù)失效機理，濕度引起的失效應(yīng)該在芯片的邊緣區(qū)域。試驗過程中發(fā)生的失效點，同樣在芯片的邊緣，如圖7所示。

 

 

 

 

如圖4所示，在測試條件A的平均壽命為3023個小時。同樣，如圖5所示，在測試條件B的平均壽命為309個小時。所以，從相對濕度85%到相對濕度95%，加速因子αf_A-B通過計算為3023/309=9.78。相對濕度的經(jīng)驗影響因子x通過下式計算：

 

 

這里RHa_testB=95%, RHa_testA=85%, 所以上式的計算結(jié)果x=20.5。

 

如圖5所示，在測試條件B的平均壽命為309個小時。同樣，如圖6所示，在測試條件C的平均壽命為490個小時。所以，從電壓2000V到電壓2800V，加速因子αf_C-B通過計算為490/309=1.59。電壓的經(jīng)驗影響因子y通過下式計算：

 

 

這里Va_testB=2800V, Va_testC=2000V,, 所以上式的計算結(jié)果y=1.37。

 

 

 

這里，參考條件定義為RHu=75%，Tu=25℃和Vu=1500V。通過公式（1），可以得到測試條件A中的加速因子αf_A為5.31k，測試條件B中的加速因子αf_B為52.0k，測試條件C中的加速因子αf_B為32.8k。綜合這些加速因子，溫濕反偏試驗測試A、測試B和測試C轉(zhuǎn)換為如表1、表2和表3所示的參考條件。

 

 

以上失效點集成為圖8所示的威布爾曲線圖，從圖中可以得到，在參考條件下F(t)=10%的壽命為1210年。同時，在此威布爾分析中，排除了最大點和最小點。所以，在參考條件下，3.3kV IGBT的壽命LTb=1210年。

 

 

所有參數(shù)通過溫濕反偏試驗A、試驗B和試驗C得到確認(rèn)。所以新的壽命預(yù)估模型如下：

 

濕度加速因子：

 

 

溫度加速因子：

 

 

電壓加速因子：

 

 

LTb=1210年，Tu=25℃，Vu=1500V，x=20.5，y=1.37，EA=0.79eV，k=8.62×10-5 eV/K

 

新的壽命預(yù)估模型僅考慮了濕度引起的失效，但是在實際運行時必須考慮除了濕度以外其它因素引起的失效。

 

 

通過以上壽命預(yù)估模型，可以預(yù)估3.3kV IGBT在不同工況下的壽命。圖9展示了壽命預(yù)估結(jié)果，包含了在直流1500V下1年、30年和1000年的溫度濕度矯正曲線。通過這些曲線，我們可以看到3.3kV IGBT有足夠強的抵御濕度能力。

 

 

從上圖可以看出，相對濕度增加11%或者溫度增加40℃，都會造成壽命從1000年減為30年，所以，相對來說，相對濕度的影響比溫度影響更大。一般來說，當(dāng)變流器內(nèi)部升溫時，絕對濕度會保持不變。如果環(huán)境條件從溫度38.9℃、相對濕度83.0%變?yōu)闇囟?2.6℃、相對濕度68.8%，但是絕對濕度值保持40g/m3，壽命會從30年增加到1000年。所以，預(yù)加熱是一種非常有效的抑制濕度失效的方法。

 

當(dāng)然，1000年的計算值僅僅是考慮濕度情況下的壽命，如果考慮上其它因素，比如溫度循環(huán)壽命等，IGBT模塊實際壽命在實際中并沒有這么長。

 

同時，以上壽命預(yù)估模型是基于溫濕反偏試驗，所以沒有考慮溫度快速變化的情況。特別當(dāng)快速冷卻會造成凝露，比高濕工況更加嚴(yán)酷。在實際工況中，這種溫度快速變化的工況也應(yīng)該考慮。為了防止凝露，同樣的，預(yù)加熱是一種有效的手段。

 

 

本文介紹了考慮濕度影響的壽命預(yù)估模型。通過這個模型，得到了1500V情況下的1年、30年和1000年的溫度濕度矯正曲線，并且確認(rèn)了3.3kV IGBT模塊具有足夠的抑制濕度失效的能力。

 

同時，本文確定了高濕會對高壓IGBT模塊的壽命產(chǎn)生很大的影響，所以如果變流器在高濕工況下時，必須考慮濕度帶來的影響。預(yù)加熱是一種非常有效的抑制濕度失效的方法。

 

 

[1]Christian Zorn, Nando Kaminski, “Acceleration of Temperature Humidity Bias(THB) Testing on IGBT Modules by High Bias Levels,” 2015 IEEE

 

[2]N. Tanaka, et al., “Robust HVIGBT Modules Design against High Humidity,” PCIM Europe2015

 

[3]Shigeto Honda, Tatsuo Harada, Akito Nishii, Ze Chen, Kazuhiro Shimizu, “HighVoltage Device Edge Termination for Wide Temperature Range plus Humidity withSurface Charge Control (SCC) Technology,” ISPSD 2016.

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