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钧联汽车电子李俊：SiC功率模块关键技术研究和应用
发布时间： 2023-11-08
来源： NE时代新能源
转载自NE时代：
“碳化硅能做一些什么呢，包括体积、重量、效率的改变，带来了什么实际好处呢？就是便宜又好，我们就讲性价比，我们现在要做的事是把欧美的厂商打败。不要自己卷，要向外面卷。”合肥钧联汽车电子有限公司副总经理李俊称。
在车上动力是核心，核心动力来自于电驱，电驱动力来自于功率模块。碳化硅和硅本质上没有太大差异，只是碳化硅目前的结晶技术导致良率不是特别高，所以碳化硅的成本还是比较高的。碳化硅健康管理主要通过主动和被动两种方式进行管理。主动我们就做热管理，被动的我们就监测它的各种电压电流的信号。
钧联在碳化硅模块上应用做了两款800V的碳化硅电驱动总成，一个是250千瓦，一个是200千瓦的，速度都在20000转，都按功能安全做的。我们把整个汽车电力电子变换都做了，MCU、OBC、DCDC、DCAC都做了，我们还做了碳化硅封装技术的相关研究，单面水冷、双面水冷、HPD封装的都有。
以下是演讲实录。
李俊：各位行业大佬下午好，我今天代表钧联给大家带来的话题讨论是关于“碳化硅功率模块关键技术研究和应用”，我今天演讲主要围绕三个方面。第一，碳化硅模块的关键技术。第二，碳化硅健康管理。第三，钧联在碳化硅模块上的应用做了哪些工作。
最近大家知道碳化硅这个话题很火，美国总统拜登都把碳化硅材料作为中美博弈的战略资源，我们也要做好作战的准备。这个关键技术大家很清楚，在车上动力是核心，核心动力来自于电驱，电驱动力来自于功率模块。碳化硅能做一些什么呢，包括体积、重量、效率的改变，带来了什么实际好处呢？就是便宜又好，我们就讲性价比，我们现在要做的事是把欧美的厂商打败。国内研究界、学界做了很多研究，有些资料是我们自己研究的结果。它的关键技术和原来的硅材料差异不大，从原材料到制成模块最后封装起来，做的事情也基本相当。原材料本质上没有太大差异，只是碳化硅目前的结晶技术导致的良率不是特别高，所以碳化硅的成本还是比较高的。
碳化硅虽然大家提了很多年，十年前我们就做了样机的研制，碳化硅当时是14倍的硅材料的价格，我们做了样机也研究了，但是最终没有成。除了本身的良率问题，还有问题是碳化硅大家都没有吃透，主要是碳化硅这个材料是不同于硅基材料的。
这是IGBT的模型，我们针对这个模型移植到碳化硅研究它的健康管理，一个道理，碳化硅材料的寿命和结温最高温度以及温度波动关系密切。中间这张表它的温度波动和生命周期是成指数关系的，左边图也很明显，这是一个生命周期的模型。
我们做了什么工作呢？第一，把碳化硅的机理模型建立起来，和硅基不同。第二，把它的模型拿出来，碳化硅带来的好处主要是高频，但是任何事情都是双面的，高频的结果可能就带来了电磁干扰，DV/DT和DI/DT比较高。我们做的是多维信号测量特征值，特征值的选取也是技术研究的重点。最后我们构建基于数字孪生的大数据健康管理平台实现生命周期在线掌控和寿命预测。整个变化过程当中，车的心脏是动力单元，动力来源于电驱，而电驱的心脏就是电力电子变换器，电力电子变换器的核心就在于这些器件，通过故障分析的结果，半导体器件是它的故障源头，而且这些源头是偶然和随机占主要的。针对这个现象我们就要研究碳化硅器件它的故障、生命周期，我们要用哪些手段干预它。
对于人来说我们现在有主动健身、被动吃药的方式，芯片也有主动和被动的方式。主动我们就做热管理，被动的我们就监测它的各种电压电流的信号，看看它健不健康，还能活多久。控制器的损耗主要是导通损耗和开关损耗两种，总损耗是这个，因为它是封装的模块。散热优化设计的时候就是把这些变量输进去，然后通过有限元获取参数，通过克里金算法，最后我们把优化的数据带入试验模型做处理，我们就对整个系统进行优化，右侧是整个电机和电控系统散热优化的过程。
刚才谈到了热，为什么要监测温度呢？实际上我们这个模块环节当中最脆弱的是模块的键合线，这个键合线因为什么而脆弱呢？
是因为温度反复波动。做模块的都知道这些材料是不同的，它反复热的膨胀率是不一样的。我们就要对它的键合线进行监控，这是被动方式，刚才讲的是主动热管理的方式。被动方式存在几种故障，一种是绑定线脱落了，还有引线断裂了，我们通过什么机理获取呢？这个方法根本原理就是采集电阻和电压等温度敏感系数，左边这个是半桥的模块，是IGBT的模型，我们引用到碳化硅上也一样。只是它的压降和其他的参数有些不同，原理是一样的。我们把它寄生参数都获取了，我们在两侧检测它的电压。我们可以看到绑定线的地方脱落一个点，电压会高一点，每一个温度下曲线是不一样的，最后我们可以监测电压的变化，获取绑定线脱落的几个点数，然后就知道它损坏的程度，评估它是否该维修了。第二个方法，检测焊锡层，现在碳化硅有的是用银烧结的方式，IGBT现在流行的工艺手段来说的。
这上面是它的模型，下面是测试工具，做1300个循环，健康的结果可以看到后面是完整的，损坏大约一半的情况下是这样的，焊锡老化是可见的。中间的过程做1300个循环，中间有些焊锡发热点比其他地方多一些，这种方式就是我们已经确定有一些问题的时候做的离线的方式，我们已经把模块从一个系统当中拿出来了。
上面处理手段都是监测，为了解决这些问题，我们对整个模块进行技术手段去监测它。
这些技术手段包括加装智能传感器，还有借助于强大算力的MCU，我们采用FPGA做的，也可能有人会质疑，你用英飞凌的芯片去算可以吗？也可以。我们做一些主动的热管理之后剩下的就是把门极驱动做一些处理，对环境因素像湿度、光照、压力、磁力、振动这些因素也会考虑进去，最后做一个比较前面的驱动方案。另外一种手段就是对这个器件进行实时在线评估，原来损耗模型是经过电流和ESR乘积的累计结果，建立这个模型是它的热阻和损耗乘积再加上环境温度，这是一个常规模型，很多工程师都会算，直接在数据手册上都可以导出来。但是有一个问题，这都是常态的，你可以获得稳定值，动态的不容易评估，还有累计的结果并不是这样的。累计结果不一样体现在什么地方？一个是ESR会变，中间这幅图就可以看到ESR经过长时间累计会变大，它的寿命模型我们是要改进的，应该和前面几个热模型的关系是关联的，呈指数关系。
另外它的损伤是累计损伤的结果，并不是某一段时间恒定的结果，我们通常工程师选器件的时候会有一个习惯，拿恒定的比如600A的模块用到500A，这个时候我们计算一下它的损耗，实际上这是不准确的，因为它是在不停变化的，我们要改进它。改进的结果，整个生命周期当中都是要把变应力转化为恒应力，我们从概率统计的结果来看它的曲线图。
通过威布尔拟合得到曲线图，最下面的地方可以看到是一个功率器件曲线后半段，我们拟合之后曲线是这样的，还有多少寿命可以存在，这是一种手段。还有碳化硅高频开关会带来很多问题，比如串扰，会带来一些问题。我们对于主功率回路进行调整，通过其他的手段比如现在有的驱动是分段式驱动，有的是变电阻驱动，这些驱动芯片包括一些技术研究成果都很多，比如改变栅极驱动电阻，我们只分2—3段也可以实现它，不一定需要这么多。振荡的过程大家很清楚，就是因为它寄生参数小，我们才能高频开关。但是高频开关的时候它的振荡会影响它的寿命。
整个智能驱动采取的是多信息融合的健康管理理念，进行数据采集，然后状态监测、健康评估，然后对故障进行预测，提供给维护工程师或者其他售后部门，我们这个模块要换了还是等到寿命快终结的时候，就像知道一个人要离去了，我们应该做好准备。我们这个数据怎么获取的，通过人机接口和其他系统接口，我们已经把这个系统嵌入了钧联研制的控制器里，可以通过离线的方式把这个数据下载下来，也可以在线方式通过CAN接口把它导出来。
在这个基础上我们更进一步研究，已经涉及到整个驱动系统的可靠性了，这个时候我们会借助一些现在流行的技术手段，比如借助于卷积分神经网络，还有数字编码和其他的神经网络方法。通过一个巨磁检测的方式检测电机的故障和其他的故障。这是电机一个测试平台，我们这个平台上把漏磁信号通过傅利叶变化，得到数据处理，然后通过卷积神经网络的方法把参数和特征值提取，通过训练模型预测当前的故障，损坏到什么程度。另外一种技术手段，借助于多物理场仿真，左边就是利用MATLAB，是系统级的，输入电流电压参数，依赖于MATLAB和Pspice，达到模块级的，上面是开关的损耗，下面是导通损耗，最后得到芯片级的三维热模型。
另外一个手段，很多工程师都有各种各样的仿真工具，从多物理场到单板级、系统级、芯片级的，有人觉得仿得不准，是有这个问题，因为没有闭环，仿是仿，但是没有闭环。很多结构工程师有经验，我们去仿，仿完了以后预估的热和实际测出来的温度差异很大，为什么？没有闭环。理论到实际和实际到理论的反复地结果，才能让我们的仿真更加精细，更加切合实际。左边的碳化硅模型我们用神经网络做一个处理，通过MATLAB和Pspice反复结合，是一个闭环的过程。这个运行工况输入，可以用Pspice获取IGBT动态数据库，然后我们反复闭环，最后得到的结果是一个接近真实的结果。完全精准很难，比如这个模型拿去做电磁仿真，高频段就没那么准了，因为参数有变，仿真和实际要结合起来。
我们钧联在碳化硅模块上应用做了哪些工作呢？我们做了两款800V的碳化硅电驱动总成，一个是250千瓦，一个是200千瓦的，速度都在20000转，都按功能安全做的。我们还做了单电控，只有7.5千克。整个钧联到现在已经四五年了，我们这块做了很多工作。我们把整个汽车电力电子变换都做了，MCU、OBC、DCDC、DCAC都做了，我们还做了碳化硅封装技术，单面水冷、双面水冷、HPD的模型。
我今天的汇报就到这里，谢谢。