基于近似熵分析和小波变换的IGBT模块键合线故障特征分析

近年来，以风力发电为代表的新能源发电技术得到了快速而全面的发展，风力发电在电网中的比例逐年增大，成为除水电外最成熟、最具工业规模的一种可再生能源发电方式。然而，目前从风电现场返回的信息显示，风力发电系统的故障率约为传统发电系统的3倍，这表明风电系统在整体运行可靠性方面尚存在很大的不足。以绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT或IGT)为核心组件的电力电子变流装置的可靠性程度直接影响着风电装置整体运行的可靠性。此外，由于IGBT兼具有双极型功率晶体管BJT和功率MOSFET的优点，使其在越来越多的领域得到运用。据国外最新调查报告显示，功率半导体器件是电力电子变换器中最为脆弱的组成部分，而IGBT也已成为在众多功率半导体器件中应用得最为广泛的一种。 由于键合线故障是IGBT模块的一种极为重要的故障类型，论文对其进行了较为深入的研究。从IGBT模块结构特性入手，分析得出键合线及并联IGBT芯片的故障特性将在模块栅极关断电压的变化上得到体现，并指出了其变化的趋势与规律。 通过对未塑封的IGBT模块(2MBI150U4H-170)进行人为的键合线挑断试验以模拟IGBT模块因恶劣工况或正常老化而导致的键合线脱落故障；通过对IGBT芯片发射极处键合线的全部挑断而导致的芯片脱离运行以模拟各种原因导致的IGBT芯片故障。通过对IGBT模块进行开关特性的测试，比较了键合线故障对IGBT模块工作特性的影响。为将前述基于栅极电压检测的IGBT模块键合线故障的分析检测方法推广到在线监测领域，论文利用了目前广泛使用的针对非平稳信号的小波变换分析方法和基于新信息产生率的近似熵分析方法分别对已获取的栅极电压关断信号序列进行特征提取。达到了从大量原始数据信号中提取出有用故障特征的目的，比较了随着键合线断裂根数的不同对故障特征量变化的影响，分析结果表明随着键合线断裂根数的增加以及当某个并联IGBT芯片脱离工作时，故障特征量的变化百分比将会出现不同程度的改变。