在新能源汽車、可再生能源等中高功率電力電子領(lǐng)域，IGBT作為核心器件，其性能直接決定系統(tǒng)穩(wěn)定性與效率。
但I(xiàn)GBT開關(guān)過程中，封裝寄生電感、電容易引發(fā)電壓電流尖峰、額外損耗等問題，影響系統(tǒng)安全。
因此，精準(zhǔn)提取IGBT封裝RLC寄生參數(shù)，是電力電子設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。
01 案例背景
IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）廣泛用于中高功率電力電子系統(tǒng)，如變頻器、逆變器、電動汽車、工業(yè)電機(jī)驅(qū)動和可再生能源等領(lǐng)域備。
IGBT開通關(guān)斷過程中，寄生電感（如鍵合線電感、引線電感）會與器件電容形成諧振回路，導(dǎo)致電壓/電流產(chǎn)生尖峰震蕩，并且有附加損耗產(chǎn)生。因此對功率器件進(jìn)行寄生參數(shù)提取是電力電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)、優(yōu)化和可靠運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心意義在于解決由封裝和布局引入的寄生效應(yīng)（如寄生電感、電容、電阻）對器件的動態(tài)特性、損耗、電磁兼容及系統(tǒng)穩(wěn)定的影響。
本案例通過INTESIM寄生參數(shù)提取軟件pExtractor模塊對IGBT Package模型進(jìn)行RLC參數(shù)的提取，并通過后處理改變回路運(yùn)算查看回路RL結(jié)果，觀察電壓梯度和電流密度云圖，從而指導(dǎo)模型的設(shè)計(jì)優(yōu)化。
02 案例功能特點(diǎn)
所屬物理場：INTESIM-pExtractor（寄生參數(shù)提取）
主要驗(yàn)證功能：有限元、邊界元求解；多層快速多極子和GPU加速；自動識別導(dǎo)體網(wǎng)絡(luò)；電容、直流、交流自適應(yīng)網(wǎng)格迭代；頻率掃描計(jì)算；RLC參數(shù)提?。痪仃嚫淖兓芈愤\(yùn)算；電壓梯度和電流密度云圖
網(wǎng)格單元類型： 四面體和三角形網(wǎng)格單元
求解頻率：頻率求解范圍為[0,10MHz]，采用分段式求解
圖2 IGBT Package幾何模型
本案例模型含有一個正端、負(fù)端電極及負(fù)載端子，半導(dǎo)體開關(guān)導(dǎo)通時(shí)，電流分別從正負(fù)兩端交替流向負(fù)載端子，控制半導(dǎo)體開關(guān)通斷的是兩個門極信號。底部由金屬固定支撐。由陶瓷基板固定半導(dǎo)體等核心部件，并起到電氣絕緣。
03 參數(shù)設(shè)計(jì)
本案例用到的材料為鋁、銅、三氧化二鋁陶瓷。材料屬性如下表所示：
表1 材料屬性表
04 網(wǎng)絡(luò)與激勵
網(wǎng)絡(luò)和激勵的定義是求解寄生參數(shù)的重要環(huán)節(jié)，INTESIM通過自身幾何接觸與材料定義自動識別導(dǎo)體網(wǎng)絡(luò)。對于DC和AC計(jì)算，額外需要定義Source和Sink作為電流流通路徑，比如下圖展示了Load導(dǎo)體網(wǎng)絡(luò)定義的輸入端子Source和輸出端子Sink關(guān)系，其中Load_out為電流輸出端子，d1_e、T1_e、T2_c、d2_c為電流輸入端子：
圖3 Load導(dǎo)體網(wǎng)絡(luò)的Source和Sink定義
05 網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)
網(wǎng)格自適應(yīng)功能是解決電磁場問題的有效方法，通過降低人工干預(yù)，把網(wǎng)格分配給關(guān)鍵區(qū)域來實(shí)現(xiàn)精度與效率的平衡，INTESIM-pExtractor支持電容、直流、交流三個求解器的網(wǎng)格自適應(yīng)，依據(jù)能量誤差準(zhǔn)則作為收斂判據(jù)，用戶只需設(shè)置相應(yīng)參數(shù)，等待結(jié)果，不用擔(dān)心因手動剖分網(wǎng)格造成的精度誤差，極大方便用戶建模，提升效率與可信度。
圖4 自適應(yīng)設(shè)置
06 計(jì)算結(jié)果
10MHz自適應(yīng)頻率的RLC計(jì)算結(jié)果
電容C：
圖8 電容計(jì)算結(jié)果
直流電阻電感DCRL：
圖9 DCR計(jì)算結(jié)果
圖10 DCL計(jì)算結(jié)果
交流電阻電感ACRL：
圖11 ACR計(jì)算結(jié)果
圖12 ACL計(jì)算結(jié)果
矩陣誤差評估
按照Frobenius公式法估計(jì)矩陣元素誤差，其優(yōu)勢在于誤差計(jì)算簡便、能全面反應(yīng)RLC矩陣的整體誤差。
其中：Nf為矩陣所有元素?cái)?shù)量，F(xiàn)(fi)和~F(fi)分別是計(jì)算軟件和對標(biāo)軟件第 i 個元素計(jì)算結(jié)果。
通過以上誤差估計(jì)公式及軟件計(jì)算結(jié)果，得到的誤差估計(jì)表如下所示：
表2 矩陣誤差估計(jì)
矩陣縮減
軟件計(jì)算的寄生參數(shù)都是局部參數(shù)，如果分析回路參數(shù)的影響時(shí)，使用后處理矩陣返回路徑操作，可快速得到回路電阻電感矩陣，無需修改激勵進(jìn)行場求解，為設(shè)計(jì)開發(fā)者提供快速的后處理矩陣變換工具。本案例gate門極回路電感的存在會產(chǎn)生環(huán)形交變磁場，進(jìn)而將共模噪聲輻射出去，因此，分析該參數(shù)對器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)有重要意義。執(zhí)行的操作如下：
圖13 T1_gate_in設(shè)置為電流的返回路徑
執(zhí)行后的DC和AC結(jié)果如下：
圖14 DCR返回路徑計(jì)算結(jié)果
圖15 DCL返回路徑計(jì)算結(jié)果
圖16 ACR返回路徑計(jì)算結(jié)果
圖17 ACL返回路徑計(jì)算結(jié)果
使用矩陣誤差估計(jì)公式：
表3 矩陣誤差估計(jì)
ACRL掃頻結(jié)果對比
本案例的IGBT模塊在gate_signal和side極產(chǎn)生較大的交流電阻，因此，實(shí)際應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注該區(qū)域的寄生參數(shù)，在[0,10MHz]頻段內(nèi)對比兩款軟件的掃頻ACRL結(jié)果如下圖所示：
圖18 兩款軟件（N_side:d2_e,N_side:d2_e）ACR對比
圖19 兩款軟件（N_side:T2_e,N_side:T2_e）ACR對比
圖20 兩款軟件（T1_gate_signal:T1_gate_in,T1_gate_signal:T1_gate_in）ACR對比
圖21 兩款軟件（N_side:d2_e,N_side:d2_e）ACL對比
圖22 兩款軟件（N_side:T2_e,N_side:T2_e）ACL對比
圖23 兩款軟件（T1_gate_signal:T1_gate_in,T1_gate_signal:T1_gate_in）ACL對比
從曲線圖可以看出，隨著頻率的增加，電阻逐漸增大，電感逐漸減小，原因在于電阻有效截面積減小，電流逐漸趨近于表面流動，造成內(nèi)自感減小。
電壓和電流密度云圖
電壓云圖有助于識別IR Drop問題，直觀顯示電源路徑上的電壓降，此外查看電壓云圖能直觀分析高壓梯度區(qū)域，預(yù)防局部放電或擊穿風(fēng)險(xiǎn)。電流密度云圖能識別電流擁擠區(qū)域，避免局部過熱導(dǎo)致燒毀，此外還能指導(dǎo)導(dǎo)體厚度設(shè)計(jì)。本案例模型，N_side網(wǎng)絡(luò)Voltage:T2_e與T1_gate_signal網(wǎng)絡(luò)Voltage:T1_gate_in有較大的壓降產(chǎn)生，因此在實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)重點(diǎn)分析此區(qū)域的壓降問題。
圖24 N_side網(wǎng)絡(luò)Voltage:T2_e電壓云圖
圖25 T1_gate_signal網(wǎng)絡(luò)Voltage:T1_gate_in電壓云圖
圖26 N_side網(wǎng)絡(luò)Voltage:T2_e電流密度云圖
圖27 T1_gate_signal網(wǎng)絡(luò)Voltage:T1_gate_in電流密度云圖
07 總結(jié)展望
技術(shù)驗(yàn)證：本案例使用INTESIM-pExtractor模塊，基于先進(jìn)的算法及網(wǎng)格自適應(yīng)功能對IGBT封裝進(jìn)行寄生參數(shù)提取。分析結(jié)果表明，INTESIM計(jì)算的RLC、掃頻、矩陣縮減結(jié)果與對標(biāo)軟件基本一致，驗(yàn)證了INTESIM-pExtractor模塊對IGBT模型進(jìn)行RLC提取的仿真能力。
工程價(jià)值：通過仿真，工程師可以在模型批量生產(chǎn)前量化評估不同設(shè)計(jì)方案的性能，提升設(shè)計(jì)效率，從而顯著縮短研發(fā)周期、降低成本與未知風(fēng)險(xiǎn)，高效迭代產(chǎn)品的開發(fā)進(jìn)程。
掃碼關(guān)注公眾號
掃碼關(guān)注視頻號
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