system: [SYSTEM]

user: 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 device 寿命预测模型 优点 缺点 LESIT模型 [ 29 ] N f = A ⋅ Δ T j - α ⋅ e E α / ( k B T m ) 式中，k B 为玻尔兹曼常数(1.380 × 10 −23 J/K)，E a 为激活能(9.89 × 10 −20 J)，A、α为模型参数，ΔT j 为IGBT结温变化，T m 为平均温度。 在Coffin-Manson定理中加了一个Arrhenius因子，该因子有一个与激活能和平均温度有关的指数项，因此可以一定程度上克服Coffin-Manson定理的一些缺点；LESIT模型也跟失效机理有一定关系，因为ΔT j 与塑性形变有关。 只有温度变化差值而没有体现绝对温度高低对器件的影响，因此在不同的试验条件下误差可能较大。 Norris-Landzberg模型 [ 30 ] N f = A ⋅ f - n 2 ⋅ Δ T j − n 1 ⋅ e E α / ( k T m ) 式中，k为玻尔兹曼常数(1.380 × 10 −23 J/K)，E a 为激活能(9.89 × 10 −20 J)，A、n 1 、n 2 为模型参数，f为功率循环周期，ΔT j 为IGBT结温变化，T m 为平均温度。 在LESIT模型的基础上加入了功率循环周期这一参数，可以有效的反应温度变换周期对于寿命的影响。 主要在于将功率循环的影响只反应在循环周期一个常数上。然而在实际的功率循环中，结温的停留时间、斜坡上升时间以及循环时间都是重要的影响因素。与此同时这种模型也多用于温度循环等被动加热的情况，应用在主动加热的功率循环实验往往也会有较大误差。 改进的Coffin-Manson与LESIT模型 [ 31 ] N f = n 1 ( Δ T c t o n ) n 2 Δ T c n 3 I c n 4 e E a k T m 式中：n 1 ，n 2 ，n 3 ，n 4 为模型参数，k、E a 、T m 与LESIT模型中相同，ΔT c 为IGBT结温变化，t on 为每个温度循环中IGBT器件的导通时间；ΔT c /t on 为温度变化速率；I c 为实验中模块的加热电流。 器件寿命受温度的波动范围和变化速率影响，而在循环温度和试验环境一定的情况下，关断时间为定量，所以模型中加入导通时间和加热电流参量，忽略通断时间，可以更加准确的预测器件的使用寿命。 在实际的功率循环实验中，结温差往往比较难以测量，导致结温变化和温度变化率两个模型参数的准确性受到影响，从而导致预测结果的偏差。 改进加速寿命模型 [ 32 ] [ 33 ] N f = A ( Δ T j ) α i β ( C T U C E max + B ) γ e Q R T m 式中，R为玻尔兹曼常数(1.380 × 10 −23 J/K)，Q为激活能(9.89 × 10 −20 J)，A、α、β、γ、C T 、B为模型参数，ΔT j 为IGBT结温变化，i为加速寿命试验中模块的加热电流，U CEmax 为发射极与集电极之间电压最大值，T m 为平均温度。 实际情况下IGBT器件结温测量很困难，操作性差，通过相关实验可知，焊接式IGBT键合线脱落后，集电极与发射极间电压U CE 与T j 有一定的线性数学关系，因此，通过引入U CE 参数改进了寿命预测模型，提高了模型的预测精度。 发射极与集电极之间电压U CE 与T j 的线性数学关系只适用于焊接式IGBT，对于压接型IGBT不适用，模型的适用范围有限。 CIPS08模型 [ 15 ] N f = K ⋅ Δ T j β 1 ⋅ e β 2 / T l o w ⋅ t o n β 3 ⋅ I β 4 ⋅ V β 5 ⋅ D β 6 式中，K、β 1 、β 2 、β 3 、β 4 、β 5 、β 6 为模型参数，ΔT j 为IGBT结温变化，T low 为IGBT最低结温，t on 为加热时间，I为键合线上流过的电流，V为器件的电压范围(以0.001 V为单位)，D为键合线直径。 上述几种模型主要是基于结温差ΔT j 的预测模型，而在功率循环实验中，结温差的测量往往存在误差，CIPS08模型引入了加热时间、键合线流过电流等参量，可以有效的补偿由于结温差测量不准确带来的预测误差，并且在预测模型中加入了键合线直径等物理参量，提高了模型的预测精度。 CIPS08模型仅适用于Al 2 O 3 为衬底的焊接式模块；加热时间t on 也不宜选取过大，最好在十几秒以内，因为加热时间太长的话，失效机理会改变，模型预测不再准确；并且CIPS08模型中的各个参数不是相互独立的，不适用于单一改变某个参数而直接进行寿命预测；模型较为复杂，计算量大。 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 device 寿命预测模型 优点 缺点 塑性应变模型 [ 35 ] Δ ε 2 = σ ′ f E ( 2 N f ) b + ε ′ f ( 2 N f ) c 式中，Δε是应变范围，σ f ’ 是疲劳强度系数，E是弹性模量，N f 是功率循环周期数，b是疲劳强度指数，ε f ’ 是疲劳延性系数，c是疲劳延性指数。 循环周期温度波动较大(高周疲劳)时以塑性应变为主(Coffin-Manson模型)，循环周期温度波动较小(低周疲劳)时以弹性应变为主(Basquin模型)，塑性应变模型结合了Coffin-Manson模型和Basquin模型的特点，可以全面的描述IGBT器件在功率循环过程中的弹塑性应变疲劳过程。 没有考虑功率循环实验中循环频率、温度对于应变的影响，仅从金属疲劳的方面对于IGBT器件进行寿命预测，模型预测精度不高。 Syed蠕变模型 [ 36 ] N f = [ ( 0.022 D g b s ) + ( 0.063 D m c ) ] − 1 式中，D gbs 和D mc 分别指在晶界滑移和点阵蠕变在每个循环过程中积累起来的等效蠕变。 Syed蠕变模型可以反应在快速的温度上升率、刚性连接和低温变化循环下发生的失效机理的转变：晶界滑移到点阵蠕变的变化，增加了金属疲劳预测的准确度。 Syed模型由于没有考虑塑性应变所以不适用于高温低频循环下的疲劳应变寿命预测，因为塑性应变只有在其应变率很低的情况下才可以被忽略。 Pan能量模型 [ 37 ] C = N f ( a E p + b E c ) 式中，C为应变能在温度循环过程中不断积累达到的一个临界值，N f 为循环寿命，常数a、b是利用有限元分析的结果进行多元线性回归分析而确定的，E p 和E c 是分别是从有限元分析得到的塑性应变能和蠕变能。 模型是基于塑性应变能和蠕变能对于金属疲劳进行寿命预测的，无论是对于焊接式IGBT器件还是压接型IGBT器件均有很好的适用性。 基于能量的模型需要有限元和试验的数据，并且在复杂的工作环境中失效机理会有很多变化，所以在准确预测器件寿命方面存在一些问题。 Stolkarts疲劳损伤模型 [ 38 ] N f = 1 − ( 1 − d f ) k − 1 ( k + 1 ) L 式中，N f 是失效时的循环周期数。d f 代表失效损坏总数，k为材料常数，L定义为 L = ∫ f d t ≈ 常 数 ，其中f为在还没有损坏的材料上损坏的初始速率。 基于损伤的Stolkarts疲劳模型是利用蠕变和塑性应变的推导，同时也应用了应力-应变滞后回线，可以适用于任何停留温度、温度上升率等不同的功率循环曲线。 疲劳损伤模型需要通过有限元方法和实验确定IGBT器件的应力-应变滞后曲线，耗费时间长，计算难度大。 表2. IGBT器件的物理寿命预测模型