IGBT 开关特性离线测试系统_图文

1、第30卷第12期中国电机工程学报V ol.30 No.12 Apr.25, 2010 50 2010年4月25日Proceedings of the CSEE ©2010 Chin.Soc.for Elec.Eng. 文章编号:0258-8013 (2010 12-0050-06 中图分类号:TM 930 文献标志码:A 学科分类号:470·40IGBT开关特性离线测试系统陈娜,何湘宁,邓焰,沈燕群,江剑,熊妍(浙江大学电力电子技术国家专业实验室,浙江省杭州市 310027An Off-line IGBT Switching Characteristics Measurem

2、ent SystemCHEN Na, HE Xiang-ning, DENG Yan, SHEN Yan-qun, JIANG Jian, XIONG Yan (National Laboratory of Power Electronics, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang Province, ChinaABSTRACT: An off-line Insulated gate bipolar transistor (IGBT switching characteristics measurement system was intr

3、oduced. There are two parts in this system: a test platform and a modeling platform. A man-machine interface based on LabVIEW was adopted on the computer, through which users could choose parameters such as bus voltage, load current, temperature, gate voltage, and gate resistor. The computer perform

4、ed serial communication with DSP via RS232 interface, controlled the oscilloscope via GPIB interface and recorded turn-on and turn-off current and voltage waveforms. Switching losses models (power function model, power function and polynomial model, neural network model were established on the basis

5、 of testing data. The switching characteristics measurement system has realized IGBT switching losses measurement and losses model establishment and provides switching losses forecast for device users.KEY WORDS: IGBT; switching characterization; switching loss; off-line test摘要:介绍一套容量为1200V/150A的绝缘栅双

6、极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT开关特性离线测试系统。该测试系统包括器件开关特性的硬件测试平台和开关损耗建模软件平台两部分。硬件测试平台将计算机作为控制中心,根据用户在LabVIEW界面上选择的母线电压、集电极电流、门极电压、门极电阻以及温度等参数,通过RS232接口控制DSP完成开关特性测试,通过GPIB接口设置示波器,保存记录的波形。软件建模平台利用记录的电压、电流波形数据,采用3种平均模型(幂函数模型,幂函数与多项式结合的模型,神经网络模型建立开关损耗模型。该系统实现了电力电子器件开关特性测量和损耗模型建立,方便用户预测工作范围内任

7、一测试条件下的器件开关损耗。关键词:IGBT;开关特性;开关损耗;离线测试基金项目:国家自然科学基金项目(50737002。Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50737002.0 引言变换器的性能与功率器件开关特性紧密相关。开关损耗制约高频变换器工作效率、频率及功率密度的提高。器件开关特性直接决定开关损耗,器件开关过程的d u/d t和d i/d t还会引起电流、电压过冲以及电磁干扰等问题1-4。目前设计者多采用计算法估算功率开关管的在线允许损耗,即参照制造商提供的参数,根据损耗模型进行计算5-

8、6。这种方法存在以下不足7:计算法中考虑的因素不全面;引用的手册参数值不准确不可重复;本身带有一定的假设性,受限于模型;环境因素、安装工艺、负载性质对实际允许损耗的影响无实用算法。为优化变换器设计,分析开关器件真实性能,需要对实际工作点下的开关器件特性进行准确测量,考察电路参数与器件开关损耗的关系并建立模型。如何准确测量并记录器件开关过程成为研究热点8-17。其中涉及到一些关键问题,如电路版图设计,元器件寄生电感最小化18,最小测量系统带宽的确定,测量系统等效带宽8,电压、电流测量设备选择19,减小地环路,探尖到地的环路电感等。本文研制一套容量为1200V/150A的IGBT开关特性离线测试系

9、统。该系统能自动调节开关器件的工作参数,自动测试并记录开关器件在不同母线电压U DC、工作电流I C、温度T j、门极电压U GE、门极电阻R G等参数情况下的集电极电压U CE、集电极电流I C的开通、关断波形,并在测试数据的基础上自动完成器件开关损耗模型的建立。1 测试系统工作原理本测试系统包含功率器件开关特性的硬件测试平台和损耗建模软件平台两部分,如图1所示。第12期陈娜等:IGBT开关特性离线测试系统 51图1 IGBT开关特性离线测试系统Fig. 1 Off-line IGBT switching characteristics test system 硬件测试平台由4部分构成,如图

10、2所示。计算机是系统的控制中心,用户通过LabVIEW人机界面输入和选择测试条件,计算机通过RS232接口控制DSP完成测试,通过PCI转GPIB接口连接示波器,设置示波器的时间轴、通道灵敏度以及触发方式,并将示波器记录下来的波形数据保存到计算机上。建模系统利用存储波形计算开关损耗并建立损耗模型,得到损耗与各参数之间的关系,方便用户预测器件允许工作范围内任一测试条件下的器件开关损耗。 图2测试系统框图Fig. 2 Test system block diagram开关特性硬件测试平台工作原理如图3所示,母线电压U DC的调节范围为2001000V;器件电流I C调节范围为5150A;器件结温T

11、 j调节范围为25175。测试硬件系统的详细指标如表1所示。测试电路采用双脉冲测试时序的感性负载电路(负载电感量1409H,如图4所示。t0时刻门极电压u GE变高,IGBT导通,集电极电流i C开始上升,直到上升至选定的电流值I C(t1时刻,u GE变低, IGBT关断,得到关断过程的集电极电压u CE、电流 图3测试台原理图Fig. 3 Test system principle diagram表1测试系统详细指标Tab. 1 Test system detailed specifications 名称参数1 参数2母线电压U DC /V200, 300, 400, 500(耐压600V

12、器件200, 400, 600, 800, 1000(耐压1200V器件 器件电流I C /A5, 10, 20, 30, 40, 50, 60,80, 100, (120, 150器件结温T j /25, 50, 75, 100, 125, 150, (175门极电压 ±U GE /V +15, +16, +170, 7, 10+15, +17, +190, 7, 10门极电阻R G /5.1, 10, 20, 30, 51, 100, 200, 300共有8档可调(a 测试电路 (b 测试时序UiUi图4器件开关特性测试电路及测试时序Fig. 4 Test circuit and

13、 control signali C的波形;t1时刻起,电感通过二极管续流,至t2时刻,门极电压变高,IGBT再次导通,得到开通过程的电压、电流波形。若负载电感量足够大,绕线电阻足够小,t1到t2时间足够短,可以认为t2时刻IGBT的开通电流值等于t1时刻的关断电流值; t3时刻,门极电压再次变低,IGBT关断,二极管续流,直至电流降为零,测试过程结束。该测试电路结构简单,可以在很短的时间内完成测量,尽量减少开关损耗引起的器件温升在测量中产生的偏差,负载采用空心电感以避免大电流测量范围的磁饱和问题。测试平台的高精度和高可靠性是建模的关键。由于开关时间为ns级,为准确测试开关波形,电压电流测量设

14、备和波形显示设备必须有足够的带宽。示波器选用LeCroy 9350A双通道数字存储示波器,其带宽为500MHz,采样率为500MS/s,示波器对电压信号U CE采用短脉冲干扰屏蔽触发(glitch trigger类型,单次触发(single trigger方式,截获时间段T(t s到t e,包含IGBT第一次关断和第二次开52 中国电机工程学报第30卷通过程的集电极电压、电流波形,如图4(b所示;电压测量选择LeCroy的PPE 2kV高压无源探头,带宽为400MHz;电流测量采用同轴屏蔽电阻,其外壳能有效屏蔽外部噪声源,可以测量小电流值和快电流瞬态,型号SDN-414-01,阻值为0.01,

15、带宽为400MHz,上升时间为1ns,最大能量损耗为6J;开关器件的结温无法直接测量,当散热器加热板加热到测量温度后,稳定一段时间再触发双脉冲进行测量,此时器件、加热板达到热平衡,内外温度梯度已经消失,经过估算,一次双脉冲开关动作的能耗不足以明显改变结温,认为此时器件结温与壳温相等。采用温度传感器铂电阻PT100,测量与散热器加热板紧密贴合的被测器件壳温。计算机人机界面由LabVIEW编程实现。用户通过该界面选择工作电压、电流、温度、门极电阻和门极电压参数,输入IGBT、二极管名称,并将这些参数保存在数据文件名中用于后续建模的数据处理。该界面具有重复测试功能,并给出当前测试点的测试条件和DSP

16、返回的实时温度,方便用户了解测试进程。电压、电流探头电缆长度的差异会造成2个测量通道的延迟时间不同,必须进行延时校正。开关损耗建模采用基于数学计算的建模方法,通过实验得到影响开关损耗的各个因素与开关损耗之间的关系,它与器件的具体型号没有关系,因而更具有通用性。由于测试点数与模型的准确度成一定的正比例关系,需要在准确性和测试次数上有一个权衡。建模系统由Matlab编程实现,如图5所示。建模软件由GUI实现友好的人机界面,以简化模型建立及误差分析复杂的内部过程。软件实现的功能包含3种平均模型的建模(幂函数模型,幂函数与多项式结合的模型,神经网络模型、基于已建 图5建模软件的基本构架示意图Fig.

17、5 Basic framework of modeling software 模型的损耗预测以及损耗预测的误差分析等内容。幂函数方法将损耗表示成电流的幂函数形式,对导通损耗和开关损耗采用不同的计算式。这种方法综合考虑了通态电流、母线电压和结温对损耗的影响。幂函数方法系数少,拟合速度快,但拟合效果较差。多项式法虽然理论上可以无限增加系数提高模型的准确性,但系数增多会大大降低拟合速度。考虑到这两种方法的优缺点,决定采用幂函数和多项式结合的方法作为改进的损耗建模方法。幂函数与多项式结合的建模方法是在对实验数据进行一定归纳分析的基础上总结规律确定其表达式的。在确定多项式的阶数时,依据损耗随参数的变化趋

18、势,经过大量尝试,综合考虑对模型精度和运算速度的要求。式(1给出了经过大量实验、计算后拟合得到的函数系数(ar以及函数表达式(X on为系数矩阵,表2给出该方法的拟合误差。32CCon C C j j j3243G G G GE GE(559.28(c d eUE a bI I fT gT hT ijR kR lR m nU oU=+2GE GEpU qU r+ (1 ona b cd e fg h ij k lm n op q r=X249647526321.735310 1.167810 1.05210.94626 1.2262 2.043101.16410 3.7871100.13162

19、3.162410 3.372510 2.4889109.9768109.462810 3.8872103.727910 1.262110 2.478710××××××××××××××342(232GEoff C C j j j(559.28c d eUE a bI I fT gT hT i=+l m432G G GE GE GE GE(j kR R nU oU pU qU r+(324974off2445322.051810 1.436110 1.0068

20、0.89541 1.14979.1442108.384910 5.6583100.196741.3815102.584310 1.01382.226410 1.178410 5.1928105.827410 1.964710 3.8899104×××××=× ×××××××X2(4利用样本方差评价模型的准确性。rrE=式中E m i、E c i分别表示第i个测试点的测量计算值第12期陈娜等:IGBT开关特性离线测试系统 53和模型计算值。E rr越小,模型越准确。表

21、2幂函数与多项式结合方法的拟合误差Tab. 2 Sample variance for powerfunction and polynomial名称开通损耗E on /% 关断损耗E off /% 样本方差(2160点 11.18 8.93 神经网络是一种模拟人脑生物过程的人工智能技术,由大量神经元广泛互连形成复杂的神经元网络,通过训练已有的数据寻找、总结内在规律,对数据规律进行提取和逼近,具有良好的函数逼近功能,能比较准确的预测给定数据范围内其他未知条件下的数据值。本文主要采用基于误差反向传播算法的人工神经网络学习算法(back propagation, BP进行函数逼近,即用输入向量和相应

22、的输出向量训练一个网络逼近一个函数。需要确定输入矢量、输出矢量、隐含层的数目、隐含层神经元的个数以及网络训练优化参数。确定损耗模型使用三层网络结构(包括输入层,输出层,一个隐含层。输入层由5个输入矢量组成(电流,电压,结温,门极电压,门极电阻,输出层为一个目标矢量(开通损耗,关断损耗或二极管反向恢复损耗。表3为最后选取的具体训练参数。其中训练的最大次数越多,误差越小,仿真时间越长;训练误差的期望值越小,函数逼近越准确,仿真时间也会越长;学习速率越慢,学习效果越好,仿真时间也越长。表3神经网络仿真优化参数及样本方差Tab. 3 Parameters and sample variance for

23、neutral network名称开通损耗E on关断损耗E off 隐含层节点数 20 20 训练最大次数1200 1200训练误差的期望值 2×105 3.8×105训练曲线更新的频率 50 50 学习速率 0.01 0.01 样本方差(2160点 3.6% 5.7%2 测试结果和分析下文给出器件IRGP20B120UD-E(1200V/20A,记为器件和SGL160N60UFD(600V/160A,记为器件的测试波形及数据。测试条件如表4所示。选择测试条件后,系统自动测试所有点并储存数据。波形时间和波形幅值以数组的形式从示波器传至计算机。每个测试点有4个存储波形,包括

24、电流波形I C、电压波形U CE、功率波形P(电流及电压波形的乘积和能量波形E(功率波形的积分。图6为一个IRGP20B120UD-E测试点的4个存表4测试条件及各参数基准值Tab. 4 Test conditions and base values名称测试条件基准值200, 400, 600, 800 600 电压U DC /V200, 300, 400, 500, 600 3005, 10, 20, 30, 40 20 电流I C /A30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110 40门极电压U GE /V+15, +17, +19 (U g=0 +15/0门极

25、电阻R G / 5.1, 10, 20, 30, 39, 51 5结温T j /25, 50, 75, 100, 125, 150 100储波形示例,有了各测试点的IGBT和二极管电流I C、电压U CE波形,对开通和关断区间采取合理定义,便可计算IGBT的功率P、能量E、开通损耗E on、关断损耗E off及二极管的反向恢复损耗E rec,如图7所示。 t/s841612 202E/mJ120P/kW10100500UCE/V30040IC/A20图6测试电流和电压波形Fig. 6 Current and voltage waveforms4.2t/s(a 关断区间波形4.64.45.04.

26、85.2220UCE/VIC/A关断5%I C5%U CEE1E2E off=E2E14.3 4.74.55.14.95.3E/mJP/kW4.2t/s(b 开通区间波形4.64.45.04.85.24.3 4.74.55.14.95.3320UCE/VIC/A关断10%I C5%U CEE1E2E off=E2E1E/mJP/kW图7关断及开通区间波形Fig. 7 Turn-off and turn-on waveforms54 中 国 电 机 工 程 学 报 第30卷对不同测试条件下的电流电压波形进行比较,可以看出各参数对开关过程的影响。考察某个参数变化对开关损耗的影响时,其他参数取基准值

27、。图8为不同母线电压下IRGP20B120UD-E 的开关波形,其中I C = 20 A ,R G = 30 ,U GE = 15 V 。图9为不同测试电流下SGL160N60UFD 的开关波形,其中U CE = 300 V ,R G = 30 ,U GE = 15 V 。图10为不同14.0t /s(a 开通过程电压和电流波形16.515.0 0.01.2U C E /k V0.8I C /A14.5 15.5 0.60.40.216.0 14.0 t /s16.515.0 0504014.5 15.5 30201016.0 1.01 000 V800 V 600 V 400 V1 000

28、V800 V600 V 400 V4.0t /s(b 关断过程电压和电流波形5.04.4 0.01.2U C E /k V0.8I C /A4.2 4.6 0.60.40.2 4.84.0t /s5.0204.5101.01 000 V 800 V 600 V 400 V1 000 V800 V600 V400 V图8 不同母线电压(U DC 下器件的电压、电流波形 Fig. 8 Voltage and current waveforms of device underdifferent U DCI C /A14.0t /s16.515.0 01208014.5 15.5 60402016.0

29、 140100110 A 95 A 70 A 45 A 30 A13t /s(a 开通过程电压和电流波形 1715 0U C E /k V2001416 100300110 A95 A 70 A45 A30 A3t /s(b 关断过程电压和电流波形75 0400U C E /k V200I C /A46 1004.0t /s5.0012060300110 A 95 A 70 A 45 A 30 A204080100 4.44.2 4.6 4.8 110 A95 A 70 A 45 A 30 A图9 不同电流(I C 下器件的电压、电流波形Fig. 9 Voltage and current w

30、aveforms of device underdifferent I C0.0U CE /kV 0.40.2 1.20.6 0E /J10.8 1.0 23E onE off图10 器件开关损耗与母线电压的变化关系 Fig. 10 Switching energy losses of device varying U DC母线电压下IRGP20B120UD-E 的开关损耗值,其中I C = 20 A ,R G = 30 ,U GE = 15 V 。图11为不同测试电流下SGL160N60UFD 的开关损耗值,其中U CE = 300 V ,R G = 30 ,U GE = 15 V 。根据E

31、 on 、E off 及E rec 对各个参数的变化趋势,可以拟合数学关系,用于建立各开关损耗的数学模型。I C /A402012060 E o n /J80 100 0123E onE off图11 器件开关损耗与集电极电流的变化关系 Fig. 11 Switching energy losses of device varying I C第 12 期 陈娜等：IGBT 开关特性离线测试系统 55 3 结论 本文研制了一套用于电力电子器件开关损耗 测试与建模的系统。测试装置不仅可以作为建模系 统的数据来源，也可以用于对器件开关特性的研 究。该系统是用户端定制平台，采用数字控制测试 动作和参数

32、、虚拟仪器、自动批处理测试、数字温 度控制，整个系统设计的关键是如何实现参数的自 动调节，比如怎样实现直流母线电压、器件电流、 器件工作温度、门极电阻以及门极电压的自动调 节，以及如何使测试结果更加准确可靠，比如负载 电感、直流母线电容的设计；测量仪器的选取、测 试电路板的布线对测量结果的影响等。 最后以器件 IRGP20B120UD-E 为例给出测试 结果及相应的分析。建模系统不仅可以用来创建仿 真模型，还可以用来预测一定工作条件下的器件损 耗， 对于实际应用中器件的选择有很大的指导意义。 8 Liu Junhai，Lu Mingzhu，Su QishengAn online IGBT lo

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