(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる材料の複数の層で構成された基板に機械的に、熱的に、及び電気的に取り付けられた少なくとも１つのダイを含むパワー半導体モジュールの損傷レベル又は寿命予測を推定する方法であって、
所与の持続時間中に、前記パワー半導体モジュールの電力損失、及び前記パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置における温度を反復的に得るステップであって、前記温度が得られる前記位置は、少なくとも、ベースプレート、及び少なくとも１つのダイのジャンクションである、ステップと、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が、熱モデル推定に適しているか否かを、前記電力損失の信号の周波数成分に基づいて、あるいは、前記電力損失の振幅変動に基づいてチェックするステップと、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が、前記熱モデル推定に適している場合にのみ、求められた電力損失及び前記得られた温度を用いて、前記パワー半導体モジュールの前記少なくとも２つの異なる位置間の熱モデルを推定するステップと、
前記推定された熱モデルのパラメーター値を、基準熱モデルのパラメーター値と比較することによって、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断するステップと、
前記判断するステップが、前記通知が行われなくてはならないと判断する場合、前記損傷レベル及び損傷位置、又は前記寿命予測を通知するステップと、
を含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記熱モデルは、カウアーモデルである
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、前記パワー半導体モジュールの前記損傷レベル又は前記寿命予測の前記推定が行われる時点を求めるステップを更に含み、
前記パワー半導体モジュールの前記損傷レベル又は前記寿命予測の前記推定が行われる時点は、当該方法を使用してから固定の時間間隔が経過したときか、
前記パワー半導体モジュールの前記損傷レベル又は前記寿命予測の前記推定が行われる時点は、前記パワー半導体モジュールを含む製品がオンにされたときであるか、又は
前記パワー半導体モジュールの前記損傷レベル又は前記寿命予測の前記推定が行われる時点は、以前に求められた寿命予測に依拠して定まるときである
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記熱モデルを推定するステップは、
推定誤差を求めることと、
前記推定誤差をフィルタリングすることと、
前記推定誤差のノルムを求めることと、
前記推定誤差の前記ノルムを最小にするパラメーターベクトルを選択することによって前記熱モデルの値を含む前記パラメーターベクトルを求めることと、
によって行われることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記基準熱モデルは、前記パワー半導体モジュールの作動中に求められる、又は前記パワー半導体モジュールの寿命の開始時の初期識別によって求められる
ことを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記推定された熱モデルのパラメーター値と前記基準熱モデルのパラメーター値とを比較することにより、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断するステップは、
前記基準熱モデルのパラメーター値と、前記推定された熱モデルのパラメーター値との間の誤差を評価することと、
前記誤差をフィルタリングすることと、
前記フィルタリングされた誤差を、前記基準熱モデルのパラメーター値からのずれのための基準である１つ又はいくつかの距離に変換することと、
によって行われることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
異なる材料の複数の層で構成された基板に機械的に、熱的に、及び電気的に取り付けられた少なくとも１つのダイを含むパワー半導体モジュールの損傷レベル又は寿命予測を推定するデバイスであって、
所与の持続時間中に、前記パワー半導体モジュールの電力損失、及び前記パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置における温度を反復的に得る手段であって、前記温度が得られる前記位置は、少なくとも、ベースプレート、及び少なくとも１つのダイのジャンクションである、手段と、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が、熱モデル推定に適しているか否かを、前記電力損失の信号の周波数成分に基づいて、あるいは、前記電力損失の振幅変動に基づいてチェックする手段と、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が、前記熱モデル推定に適している場合にのみ、求められた電力損失及び前記得られた温度を用いて、前記パワー半導体モジュールの前記少なくとも２つの異なる位置間の熱モデルを推定する手段と、
前記推定された熱モデルのパラメーター値と基準熱モデルのパラメーター値とを比較することにより、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断する手段と、
前記判断するステップが、前記通知が行われなくてはならないと判断する場合、前記損傷レベル及び損傷位置、又は前記寿命予測を通知する手段と、
を備えることを特徴とする、デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、機械的に、熱的に、及び電気的に基板に取り付けられた少なくとも１つのダイを含むパワー半導体モジュールの損傷レベル又は寿命予測を推定する方法及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
パワーエレクトロニクスの分野において、いくつかのコンポーネントは、脆弱であると知られており、パワー半導体モジュールはその１つである。
【０００３】
パワー半導体モジュールにおいて、１つ又はいくつかのパワー半導体ダイは、機械的に、熱的に、及び電気的に基板に取り付けられる。例えば、シリコン、炭化ケイ素、窒化ガリウム、はんだ、焼成用ペースト、銅、セラミック、アルミニウムのような、構造内の異なる材料間の熱膨張率の不一致に起因して、機械的応力が生じる。機械的応力は、例えば、材料及び／又は界面のクラック、ボイド、剥離のように、パワー半導体モジュールの構造に影響を及ぼす場合があり、パワー半導体モジュールの故障につながる場合がある。
【０００４】
例えば、電気自動車において電気アセンブリが用いられるとき、いずれの車両上で、電気アセンブリが重大な損傷レベルに達したかを特定することが重要である。製造業者は、顧客に警告し、損傷を受けそうな電気アセンブリの制御／交換を提案することができる。このサービスにより、車両群のより高品質の制御がもたらされる。
【０００５】
同じことは、メンテナンスコストが非常に高く、アクセスが制限されている洋上風車群についても当てはまる。
【発明の概要】
【０００６】
本発明は、製造業者及び／又は顧客のための重要な機能である、電気アセンブリの損傷レベルの推定を目的とする。
【０００７】
このために、本発明は、異なる材料の複数の層で構成された基板に機械的に、熱的に、及び電気的に取り付けられた少なくとも１つのダイを含むパワー半導体モジュールの損傷レベル又は寿命予測を推定する方法であって、
前記パワー半導体モジュールの電力損失を得るステップと、
前記パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置において温度を得るステップと、
前記求められた電力損失及び前記得られた温度を用いて、前記パワー半導体モジュールの前記少なくとも２つの異なる位置間の熱モデルを推定するステップと、
前記推定された熱モデル及び基準熱モデルに従って、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断するステップと、
前記判断するステップが、前記通知が行われなくてはならないと判断する場合、前記損傷レベル及び損傷位置、又は前記寿命予測を通知するステップと、
を含むことを特徴とする、方法に関する。
【０００８】
本発明は、また、異なる材料の複数の層で構成された基板に機械的に、熱的に、及び電気的に取り付けられた少なくとも１つのダイを含むパワー半導体モジュールの損傷レベル又は寿命予測を推定するデバイスであって、
前記パワー半導体モジュールの電力損失を得る手段と、
前記パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置において温度を得る手段と、
前記求められた電力損失及び前記得られた温度を用いて、前記パワー半導体モジュールの前記少なくとも２つの異なる位置間の熱モデルを推定する手段と、
前記推定された熱モデル及び基準熱モデルに従って、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断する手段と、
前記判断するステップが、前記通知が行われなくてはならないと判断する場合、前記損傷レベル及び損傷位置、又は前記寿命予測を通知する手段と、
を備えることを特徴とする、デバイスに関する。
【０００９】
このため、熱モデルの動的更新に基づいてオンライン劣化位置特定により健全状態を推定することにより、製造業者及び／又は顧客のための重要な機能がもたらされ、限られた量のセンサーしか必要としないことにより、この機能のコストを低く抑えることが可能になる。さらに、動的更新により、パワー半導体モジュールの通常動作中に最大量の情報を得ることが可能になり、それによって、損傷を特定及び定量化することができるのみでなく、パワー半導体モジュールにおけるその位置特定も決定することができる。
【００１０】
実際に、製品が牽引用途に応用されるパワー半導体モジュールであるとき、いずれの列車においてパワー半導体モジュールが重大な損傷レベルに達したかを特定することによって、顧客は、警告を受けることができ、損傷を受けそうなパワー半導体モジュールの制御／交換を実施することができる。このサービスは、列車群のためのより高品質の制御をもたらす。別の例は、メンテナンスコストが非常に高い洋上風車群である。パワー半導体モジュール内の異なる位置特定において損傷レベルを特定することによって、メンテナンス動作を適応させることができ、及び／又はより厳密な情報を、次世代パワー半導体モジュールの設計のために製造者にフィードバックすることができる。
【００１１】
特定の特徴によれば、前記温度が得られる前記位置は、少なくとも、ベースプレート、及び少なくとも１つのダイのジャンクションである。
【００１２】
このため、ダイとベースプレートとの間の界面層における劣化を検出することができる。さらに、ジャンクション温度は、ダイの熱検知電気パラメーター（ＴＳＥＰ：Thermal Sensitive Electrical Parameter）を用いて低コストで測定することができる。さらに、ベースプレート温度は、低コストセンサーを用いて測定することができる。
【００１３】
特定の特徴によれば、前記熱モデルは、カウアーモデルである。
【００１４】
このため、劣化の位置を特定することができる。カウアー熱モデルのパラメーターは、パワーモジュールアセンブリの異なる層の熱抵抗及び熱容量を表すことができるので、これらのパラメーターのうちの１つ又はいくつかの変更により、対応する層の劣化が示される。
【００１５】
特定の特徴によれば、前記方法は、前記パワー半導体モジュールの前記損傷レベル又は前記寿命予測の前記推定が行われる時点を求めるステップを更に含み、前記時点を求めるステップは、周期的であるか、又は前記パワー半導体モジュールを含む製品がオンにされたときであるか、又は、以前に求められた寿命予測に依拠する可変の周期であるか、又は前記パワー半導体モジュールによって提供される電力が急に若しくは温度に従って変化するときである。
【００１６】
このため、最も必要なときに、より高い正確度でかつより低い処理コストで損傷レベルの推定を行うことができる。
【００１７】
特定の特徴によれば、前記電力損失を得るステップ及び温度を得るステップは、所与の持続時間中に反復的に行われ、前記方法は、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が前記熱モデル推定に適しているか否かをチェックするステップと、
前記所与の持続時間中に得られた前記電力損失が、前記熱モデル推定に適している場合にのみ前記熱モデル推定を実行するステップと、
を更に含む。
【００１８】
このため、熱モデルは、より高い忠実度で推定され、損傷レベルの推定は、より高い正確度で行われる。
【００１９】
特定の特徴によれば、前記熱モデルを推定するステップは、
推定誤差を求めることと、
前記推定誤差をフィルタリングすることと、
前記推定誤差のノルムを求めることと、
前記推定誤差の前記ノルムを最小にするパラメーターベクトルを選択することによって前記熱モデルの値を含む前記パラメーターベクトルを求めることと、
によって行われる。
【００２０】
このため、熱モデルのパラメーターは、高い正確度で特定することができる。
【００２１】
特定の特徴によれば、前記基準モデルは、前記パワー半導体モジュールの作動中に、又は前記パワー半導体モジュールの前記寿命の開始時の初期識別によって求められる。
【００２２】
このため、基準熱モデルは、関連するパワー半導体モジュールに固有であり、パワー半導体モジュール間の製造プロセスの差は、損傷レベルの推定の正確度に影響を与えない。
【００２３】
特定の特徴によれば、前記推定熱モデル及び前記基準熱モデルに従って、前記損傷レベル又は前記寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断するステップは、
前記基準パラメーター値と、前記求められたパラメーター値との間の前記誤差を評価することと、
前記誤差をフィルタリングすることと、
前記フィルタリングされた誤差を、前記基準モデルの値からのずれのための基準である１つ又はいくつかの距離に変換することと、
によって行われる。
【００２４】
このため、パワー半導体モジュールの劣化は、高い正確度及び忠実度で検出することができ、劣化の位置を特定することができる。
【００２５】
特定の特徴によれば、前記距離は、外挿された距離が閾値に等しい時間を定義するために外挿される。
【００２６】
このため、パワー半導体モジュールの残りの有効寿命を予測することができ、パワー半導体モジュールは、より低いコストで、故障前に交換することができる（ジャストインタイムメンテナンス）。さらに、より高いレベルの安全性が確保される。
【００２７】
特定の特徴によれば、パワー半導体モジュールの損傷レベル又はパワー半導体モジュールの寿命予測が通知される。
【００２８】
このため、パワー半導体モジュールのユーザーは、より低いコストでパワー半導体モジュールを交換する措置を行うことができ、このため、ライフサイクルコストを減少させることができる。そして、パワー半導体モジュールのユーザーは、パワー半導体モジュールの経年劣化を制限する措置を行うことができ、このためその寿命を増大させることができる。パワー半導体モジュールの製造者は、パワー半導体モジュールの次世代を改善するための措置を行うことができる。
【００２９】
本発明の特徴は、例示の実施形態の以下の説明を読むことによってより明らかになる。この説明は、添付図面に関して作成されたものである。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷評価を求めるシステムのアーキテクチャの例を表す。
【図２】本発明による、パワー半導体モジュールのアーキテクチャの例を表す。
【図３】パワー半導体モジュールの熱モデルの例を表す。
【図４】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスの例を表す。
【図５】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷評価レベルを求めるアルゴリズムの例を表す。
【図６ａ】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスによって用いられるデータを表す。
【図６ｂ】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスによって用いられるデータを表す。
【図６ｃ】本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスによって用いられるデータを表す。
【図７】パワー半導体モジュールの熱モデルの周波数応答の例を表す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１は、本発明による、パワー半導体モジュールの損傷評価を求めるシステムのアーキテクチャの例を表す。
【００３２】
パワー半導体モジュールの損傷評価を求めるシステムは、例えば、電気自動車又は列車又は洋上風車において実施される。
【００３３】
損傷評価デバイス２０は、少なくとも１つのパワー半導体モジュールの損傷レベルを求めるために用いられる。
【００３４】
図１の例において、損傷評価デバイス２０は、パワー半導体モジュール１０の損傷レベルを求めるために用いられる。
【００３５】
損傷評価デバイス２０は、１つ以上のパワー半導体ダイを含むパワー半導体モジュール１０の健全状態を評価する。損傷評価デバイス２０は、熱モデルの動的更新に基づいてオンライン劣化位置特定を行う。換言すれば、パワー半導体モジュール１０の熱モデルは、リアルタイムで更新され、モデルの評価は、パワー半導体モジュール１０内の構造変化の指標として用いられる。熱モデルは、パワー半導体モジュール１０における電力損失Ｐｌｏｓｓ、ベースプレート温度ＴＢＰのようなパワー半導体モジュール１０内の少なくとも１つの位置における温度を入力として有し、パワー半導体モジュール１０の１つのダイのような少なくとも１つの他の位置における温度ＴＪを出力として有する伝達関数である。熱モデルは、オンライン動作中に更新される。
【００３６】
損傷評価デバイス２０は、パワー半導体モジュール１０における電力損失のレベルを評価するために、例えばパワー半導体モジュール１０の入力電力及び出力電力のような他のパラメーターを用いることができる。
【００３７】
本発明によれば、損傷評価デバイス２０は、
パワー半導体モジュールの電力損失を得て、
パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置において温度を得て、
求められた電力損失及び得られた温度を用いて、パワー半導体モジュールの少なくとも２つの異なる位置間の熱モデルを推定し、
推定された熱モデル及び基準熱モデルに従って、損傷レベル又は寿命予測を示す通知が行われなくてはならないか否かを判断し、
判断するステップが、通知が行われなくてはならないと判断する場合、損傷レベル又は寿命予測を通知する。
【００３８】
図２は、本発明による、パワー半導体モジュールのアーキテクチャの例を表す。
【００３９】
パワー半導体モジュール１０は、１００ａ及び１００ｂで表される２つのダイを含む。ダイ１００ａは、はんだ層１０１ａを通じて銅層１０２ａに、そしてワイヤボンド１０３ａを通じて別の銅層１０２ｃに接続される。ダイ１００ｂは、はんだ層１０１ｂを通じて銅層１０２ｂに、そしてワイヤボンド１０３ｂを通じて別の銅層１０２ａに接続される。銅層１０２は、例えばセラミック基板のような基板１０４上にある。
【００４０】
銅層１０５は、基板１０４の底部にある。銅層１０２、１０５及び基板１０４は、ダイレクトボンド銅（ＤＢＣ：Direct Bonded Copper）を形成する。
【００４１】
ＤＢＣは、熱界面１０８を通じてヒートシンク１０９に固定されるベースプレート１０７上にはんだ付けされる。
【００４２】
温度センサー１１１は、ベースプレート１０７上に固定され、温度ＴＢＰを提供する。
【００４３】
図３は、パワー半導体モジュールの熱モデルの例を表す。
【００４４】
熱モデルは、例えば、カウアーネットワークによって表され、完全に熱過渡応答に基づいて識別される。
【００４５】
図３に示す熱モデルは、抵抗ＲＤ、ＲＣ、ＲＢ及びＲＨ、３つのキャパシタＣＤＣ、ＣＣＢ及びＣＢＨ、電圧発生器ＴＡＭＢ及び電流発生器ＰＬＯＳＳで構成される。
【００４６】
抵抗ＲＤは、ダイ１００の熱抵抗を表し、抵抗ＲＣは、セラミック基板の熱抵抗を表し、抵抗ＲＢは、ベースプレート１０７の熱抵抗を表し、抵抗ＲＨは、ヒートシンクの熱抵抗を表す。
【００４７】
キャパシタＣＤＣは、ダイの熱容量を表し、キャパシタＣＣＢは、セラミック基板の熱容量を表し、キャパシタＣＢＨは、ベースプレートの熱容量を表す。
【００４８】
図４は、本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスの例を表す。
【００４９】
損傷評価デバイス２０は、例えば、バス４０１によって互いに接続されたコンポーネントと、図５に開示されるようなプログラムによって制御されるプロセッサ４００とに基づくアーキテクチャを有する。
【００５０】
バス４０１は、プロセッサ４００を、読み出し専用メモリＲＯＭ４０２、ランダムアクセスメモリＲＡＭ４０３、入出力Ｉ／Ｏ  ＩＦインターフェース４０５及び通知手段４０７にリンクする。
【００５１】
メモリ４０３は、変数と、図５に開示されるようなアルゴリズムに関連したプログラムの命令とを収容するように意図されたレジスタを含む。
【００５２】
プロセッサ４００は、入出力Ｉ／Ｏ  ＩＦ４０５を通じて、例えばパワー半導体モジュール１０の入力及び出力において検知される温度、電力を受信する。
【００５３】
プロセッサ４００は、パワー半導体モジュール１０の損傷レベルを通知するように通知手段４０７に命令することができるか、又はパワー半導体モジュール１０の寿命予測を通知するように通知手段４０７に命令することができる。
【００５４】
読み出し専用メモリ、又は場合によっては、フラッシュメモリ４０２は、図５に開示されるようなアルゴリズムに関連したプログラムの命令を含む。これらの命令は、損傷評価デバイス２０に電源が投入されると、ランダムアクセスメモリ４０３に転送される。
【００５５】
損傷評価デバイス２０は、ＰＣ（パーソナルコンピューター）、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）又はマイクロコントローラー等のプログラマブルコンピューティングマシンによる一組の命令又はプログラムの実行によってソフトウェアで実施することもできるし、それ以外にＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等のマシン又は専用コンポーネントによってハードウェアで実施することもできる。
【００５６】
換言すれば、損傷評価デバイス２０は、図５に開示されるようなアルゴリズムに関連したプログラムを損傷評価デバイス２０に実行させる、回路部又は回路部を含むデバイスを備える。
【００５７】
図５は、本発明による、パワー半導体モジュールの損傷評価レベルを求めるアルゴリズムの例を表す。
【００５８】
本アルゴリズムは、プロセッサ４００によって実行される例において開示される。
【００５９】
ステップＳ５００において、プロセッサ４００は、パワー半導体モジュール１０の損傷評価レベルを評価する時間であるか否かをチェックする。
【００６０】
熱モデルは、時間とともに低速に変化するため、評価は、離散した時点に行われる。例えば、その時点は、固定の時間間隔で、例えば、毎日、毎週若しくは毎月、又は固定の周期間隔で、例えば連続動作の１日後に選択することができる。
【００６１】
例えば、時点は、例えばパワー半導体モジュールが列車又は自動車に埋め込まれている場合は各出発の前に、パワー半導体モジュール１０を含む製品をオンにするとき又はオフにするときに選択することができる。
【００６２】
例えば、時点は、パワー半導体モジュール１０の健全状態の推定によって定義される間隔において選択することができ、それによって、パワー半導体モジュール１０が寿命の終了に近づくと、評価はより頻繁に行われる。
【００６３】
例えば、時点は、電力損失信号が大きな周波数成分を呈するように負荷電流が急激に変化する時点、例えば、列車用途における加速フェーズの終了に対応する、負荷電流が或る特定の値からゼロに変化する時点において選択することができる。
【００６４】
熱抵抗及び熱容量が温度に依存することにより、熱モデルは、温度とともに変化するので、時点は、パワー半導体モジュール１０内の周囲温度及び推定温度に基づいて選択することができる。
【００６５】
パワー半導体モジュール２０の損傷評価レベルを評価する時間である場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５０１に移る。そうでない場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５００に戻る。
【００６６】
ステップＳ５０１において、プロセッサ４００は、測定値を得るように入出力Ｉ／Ｏ  ＩＦインターフェース４０５に命令する。
【００６７】
プロセッサ４００は、ダイ温度ＴＪのような、パワー半導体モジュール１０における少なくとも１つの位置において温度を得て、パワー半導体モジュール１０のベースプレートのような少なくとも１つの他の位置における温度ＴＢＰを得る。
【００６８】
１つの位置は、通常、ダイの近くにする、例えば、ダイ自体の仮想ジャンクション温度にすることができ、他の位置は、ダイから遠く、例えば、基板上、ベースプレート上又はヒートシンク上にすることができる。熱モデルは、これらの２つの位置間の電力アセンブリ構造について有効である。
【００６９】
ダイ自体の中の、通常は仮想ジャンクションにおける温度測定は、ＮＴＣセンサー等の専用センサー、若しくはダイの表面上に位置決めされた１つ若しくはいくつかのダイオードにより行うことができるか、又はゲート閾値電圧Ｖｔｈ、ゲート電荷がオンにされている持続時間、ピークゲート電流Ｉｇｐ若しくは任意の他の温度依存電気パラメーター等の、ダイ自体の温度検知電気パラメーター（ＴＳＥＰ：Temperature Sensitive Electrical Parameter）を測定することによって行うことができる。バイポーラ半導体の場合のコレクター−エミッター間電圧（Ｖｃｅ）、ユニポーラ半導体の場合のドレイン−ソース間電圧（Ｖｄｓ）を用いた高い電流での温度推定の場合、温度推定は、電気経路の電位低下によってバイアスされる場合があり、測定は、ジャンクション温度のみを考慮に入れるように補償されなくてはならない。
【００７０】
他の位置の温度測定は、通常、ＮＴＣセンサー等の専用センサーを用いて行われる。
【００７１】
次のステップＳ５０２において、プロセッサ４００は、パワー半導体モジュール１０の電力損失Ｐｌｏｓｓを求める。
【００７２】
電力損失Ｐｌｏｓｓは、スイッチング損失と導電損失との和である。例えば、導電損失は、バイポーラトランジスタの場合、トランジスタ導電中のＶｃｅ＊Ｉｃｅに等しい。Ｖｃｅは、トランジスタのコレクターとエミッターとの間の電圧であり、Ｉｃｅは、導電中にコレクター及びエミッターを通る電流である。
【００７３】
例えば、スイッチング期間中のスイッチング損失は、ダイスイッチング周波数と、オフにするエネルギーの損失及びオンにするエネルギーの損失の和との積である。
【００７４】
Ｖｃｅ、Ｉｃｅは、測定することができるか、又はパワー半導体モジュール１０の入力電力と出力電力との間の差が計算される。
【００７５】
電力損失は、例えば、負荷電流、ＤＣ電圧、導電中のコレクター−エミッター間電圧、ジャンクション温度を測定することによって求めることができる。
【００７６】
電力損失は、例えば、更新された熱モデルによって推定されるジャンクション温度等のデータを推定することによって求めることができる。別の実施形態では、電力損失計算のために用いられるジャンクション温度は、熱モデルの推定を用いるフィルターで補正された測定温度である。
【００７７】
電力損失は、例えば、所定の条件でパワー半導体モジュールを動作させることによって求めることができる。例えば、周波数は、通常、所定の条件であるパラメーターである。
【００７８】
電力損失は、例えば、ルックアップテーブル、例えば、電圧及び電流の関数としてのスイッチングエネルギー損失のルックアップテーブルにおいて利用可能なデータを用いて求めることができる。これらのルックアップテーブルは、ＲＯＭメモリ４０２に記憶される。
【００７９】
次のステップＳ５０３において、プロセッサ５００は、ステップＳ５０１及びＳ５０２の結果を記憶する。
【００８０】
次のステップＳ５０４において、プロセッサ４００は、データ収集ステップを中断する時間であるか否かを判断する。
【００８１】
データ収集ステップは、通常、１分を超える、熱モデルの最も低速な時定数を超える持続時間を有する。
【００８２】
データ収集ステップを中断する時間である場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５０５に移る。そうでない場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５０１に戻る。
【００８３】
ステップＳ５０５において、プロセッサは、メモリにおいて、ステップＳ５０３で記憶されたデータを読み出す。
【００８４】
ステップＳ５０６において、プロセッサ５００は、収集されたデータが、熱モデルの更新に適しているか否かをチェックする。例えば、電力損失信号の周波数成分は、離散フーリエ変換により評価することができる。周波数成分が複数の周波数を含む場合、収集されるデータは、熱モデルを更新するのに適している。別の例において、電力損失変動の振幅が評価される。振幅変動が大きい（important）場合、例えば、振幅変動が最小値の十倍である場合、収集されるデータは、熱モデルを更新するのに適している。
【００８５】
収集されるデータの例は、図６ａ、図６ｂ及び図６ｃに開示される。
【００８６】
図６ａ、図６ｂ及び図６ｃは、本発明による、パワー半導体モジュールの損傷レベルを推定するデバイスによって用いられるデータを表す。
【００８７】
図６ａは、収集ステップ中の速度測定値を表す。
【００８８】
水平軸は、秒単位で表される時間を表し、垂直軸は、製品の毎時キロメートル単位の速度を表し、すなわち、電気自動車ＥＶは、パワー半導体モジュールの損傷評価を求めるデバイスを備える。
【００８９】
図６ｂに示すように、電気自動車が制動又は加速するとき、電力損失の変動が大きくなる。
【００９０】
図６ｂは、収集ステップ中の電力損失変動を表す。
【００９１】
水平軸は、秒単位で表される時間を表し、垂直軸は、ワット単位で表される電力損失を表す。
【００９２】
図６ｃに示すように、電力損失の大きな変動により、測定温度の大きな変動が生じる。
【００９３】
図６ｃは、収集ステップ中の温度変動を表す。
【００９４】
水平軸は、秒単位で表される時間を表し、垂直軸は、摂氏単位で表される温度を表す。
【００９５】
６０で表される曲線は、ダイ温度の変動を表し、６５で表される曲線は、ベースプレート温度を表す。
【００９６】
特定の特徴によれば、そのステップにおいて、プロセッサ４００は、雑音を除去するために、データをフィルタリングする。例えば、プロセッサ４００は、ガウス雑音に最適なカルマンフィルターを用いる。フィルタリングは、他の位置における熱モデル、電力損失、及び温度に関する情報を用いて行われ、熱モデルの状態が予測され、ジャンクション温度が予測される。予測ジャンクション温度は、測定温度と比較されて、熱モデルの状態が補正され、ジャンクション温度の補正された値が計算される。このため、測定されたジャンクションの補正された値は、元のデータよりも雑音が少ない。
【００９７】
収集されたデータが熱モデルの更新に適している場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５０７に移る。そうでない場合、プロセッサ４００は、ステップＳ５１１に移る。ステップＳ５１１において、プロセッサ４００は、ステップＳ５０３において記憶されたデータを削除し、ステップＳ５００に移る。
【００９８】
ステップＳ５０７において、プロセッサ４００は、以前にフィルタリングされたか又はされていないデータから熱モデルを求める。
【００９９】
熱モデルは、いわゆるフォスターモデル又はいわゆるカウアーモデル、又はより一般的には、入力Ｘ（ｔ）が、電力損失Ｐｌｏｓｓ（ｔ）及び少なくとも１つの温度、通常、ダイの離れた位置の温度であり、出力が、推定値Ｙｅｓｔ（ｔ）である任意の伝達関数である。Ｙｍｅｓ（ｔ）は、ジャンクションにおける、又はダイのジャンクションと離れた位置との間の熱経路内の界面における、フィルタリングされているか又はされていない少なくとも１つの測定温度である。熱モデル構造Ｍは、例えば、予め定義された数の段階のフォスターモデル又はカウアーモデルに対応する或る特定の数の極及びゼロにより予め定義されている。熱モデル構造Ｍ（θ）は、パラメーターベクトルθを用いてパラメーター化される。パラメーターは、予め定義された初期値を有し、例えば、熱抵抗値、熱容量又は熱時定数を表すことができる。通常、カウアーモデルの場合、パラメーター数を低減するために、熱容量は、一定の予め定義された値とすることができるのに対し、臨界界面の熱抵抗は、更新することができるパラメーターである。
【０１００】
半導体パワーモジュールは、いくつかのダイで構成され、本方法は、ダイのうちの１つ、いくつか又は全てに適用することができる。いくつかの熱モデルを用いることができるか、又は可能な限り多くの入力及び出力を有する単一の熱モデルを用いることができる。半導体パワーモジュールの残りの寿命は、最も弱いダイの健全状態に基づいて検討される。
【０１０１】
図７は、パワー半導体モジュールの熱モデルの周波数応答の例を表す。
【０１０２】
水平軸は、周波数を表し、垂直軸は、振幅及び位相を表す。
【０１０３】
曲線７５及び７０は、それぞれ、異なる周波数における振幅及び位相の変動を示す。
【０１０４】
熱モデルは、複数の極を有するため、周波数応答は、パラメーターθが異なる重みを有する異なるエリアを呈する。少なくとも、信号の可能な限り多くの周波数成分を用いることによって、全てのパラメーターθを取り出すことが可能である。
【０１０５】
プロセッサ４００は、最小推定誤差ε（ｔ，θ）＝Ｙｍｅｓ（ｔ）−Ｙｅｓｔ（ｔ｜θ）を生成するパラメーターベクトルθを求めることによって、熱モデルを更新する。
【０１０６】
パラメーターθは、カウアーモデルの熱抵抗及び熱キャパシタの異なる値を含むベクトルである。
【０１０７】
パラメーターベクトルθは、例えば、最小二乗方法を用いて求めることができる。この特定を行うために、いくつかのステップが必要である。
【０１０８】
プロセッサ４００は、第１の推定誤差ε（ｔ，θ）を求め、例えば、安定した線形フィルターＬ（ｑ）：εＦ（ｔ，θ）＝Ｌ（ｑ）ε（ｔ，θ）を用いて周波数重み付けを行うために推定誤差をフィルタリングし、例えば、最小平均二乗ノルムＶＮ（θ）＝１／Ｎ＊ｓｕｍ（ｔ＝１：Ｎ，ｌ（εＦ（ｔ，θ）））のようなノルムを決定し、ここで、ｌ（・）は、スカラー値（通常、正の関数）であり、Ｎは、データサンプル数である。プロセッサ４００は、θ’＝ａｒｇ  ｍｉｎＶＮ（θ）の最小化によって更新されたθ’を推定し、ここで、ａｒｇ  ｍｉｎは、関数の最小化引数である。
【０１０９】
例えば、プロセッサ４００は、最大尤度方法等の統計方法を用いて更新されたパラメーターベクトルθ’を求めることによって、熱モデルを更新する。次のステップＳ５０８において、プロセッサ４００は、ステップＳ５０７において得られた熱モデルを解析する。
【０１１０】
１つの実施形態において、プロセッサ４００は、ステップＳ５０７において得られた熱モデルを、メモリ４０３に記憶された基準熱モデルと比較する。
【０１１１】
基準熱モデルは、例えば、パワー半導体モジュールの作動中に、又はパワー半導体モジュールの寿命の開始時の初期識別によって、オフラインで定義することができる初期熱モデルである。
【０１１２】
熱モデルのパラメーターの更新値は、定義及び比較される。熱モデル比較は、熱モデルの時点ｔ０における基準パラメーター値θｒｅｆと、熱モデルの時点ｔにおける更新されたパラメーター値θ（ｔ）との間の誤差、すなわち、ｅｒｒ＝θｒｅｆ−θ（ｔ）を評価するステップと、誤差をフィルタリングするステップと、フィルタリングされた誤差を１つ又はいくつかの距離に変換するステップとを含む。例えば、１つの距離は、１つの故障モードに関する情報を提供する。通常、カウアーモデルが用いられるとき、パラメーターは、物理的な意味を有し、１つのパラメーターは、例えば、特定のはんだ層の熱抵抗を表すことができるのに対し、第２のパラメーターは、別の層、例えば、セラミック基板の熱抵抗を表すことができる。パラメーターの展開は、故障モード間を区別するために独立して検討される。
【０１１３】
別の実施形態において、基準熱モデルパラメーターと、更新された熱モデルパラメーターとの間の距離が、異なる形態をとることができるアルゴリズムによって処理される。例えば、プロセッサ４００は、距離と閾値との間の交点の時間を定義するために、距離の外挿を行う。
【０１１４】
この場合、メモリに記憶された求められた距離の履歴が用いられる。例えば、求められた距離の選択が用いられる。求められた距離の選択の展開は、距離の通常の展開のモデルに当てはめることができる。
【０１１５】
通常、本発明は、損傷レベル及び損傷位置に関する推定を用いて、損傷伝播チェーンを予測する。例えば、ベースプレートとＤＢＣとの間の熱抵抗の増大は、ダイアタッチにおける熱応力を増大させ、このため、その経年劣化を加速させる。このため、本発明は、全ての距離に関する情報に基づいて距離を外挿する。
【０１１６】
例えば、パラメーターが迅速に展開する初期「確立フェーズ」は、外挿から除去することができる。
【０１１７】
外挿は、パワー半導体モジュールの損傷評価を求めるためのモデルに基づく。モデルは、物理的又は経験的とすることができ、すなわち、他のシステムによって提供されるデータからのものとすることができる。
【０１１８】
モデルは、基準パワー半導体モジュールに対するパワーサイクル実験を用いて予め確立することができる。モデルは、製品の動作中に更新することができる。
【０１１９】
例えば、プロセッサ４００は、距離を閾値と比較し、距離のうちの少なくとも１つが閾値より高い場合、プロセッサ４００は、警告又は残りの寿命の推定のいずれかを生成するためにステップＳ５１０に移る。
【０１２０】
基準モデルからの大きなずれは、半導体パワーモジュールの構造内で進展しつつある故障の位置を特定するのに用いられる。この情報は、次に、外挿モデルに適用される。このため、外挿モデルは、損傷伝播チェーンを予測することができる。外挿モデルは、パワーサイクル試験を通じて基準パワーモジュールから予め確立することができる。
【０１２１】
このため、故障伝播尤度及び残りの寿命は、より高い正確度で推定される。
【０１２２】
ステップＳ５１０において、プロセッサ４００は、パワー半導体モジュール１０の損傷レベルを通知するために通知手段４０７に命令するか、又はパワー半導体モジュール１０の寿命予測を通知するために通知手段４０７に命令することができる。
【０１２３】
通知は、ユーザー又は製品の主要コントローラーに送信することができる電気信号の形態をとることができる。この電気信号は、故障の出現、又は故障前の残り時間に関する情報を提供する。
【０１２４】
当然のことながら、本発明の範囲から逸脱することなく、上記で説明した本発明の実施形態に対して多くの変更を行うことができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図７】
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