0 引言

    絕緣柵型晶體管(Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT)是由MOSFET和功率雙極型晶體管復合而成的一種器件。IGBT既具有MOSFET的高速開關及電壓驅動特性，又有功率雙極型晶體管（BJT）的低飽和電壓特性及易實現較大電流的能力，在工業(yè)、能源、交通等場合越來越不可取代^[1]。雖然在電力電子電路中，IGBT主要工作在開關狀態(tài)，但是IGBT仍然是功耗較大的電子器件，隨著開關頻率的增高，開關損耗會隨之增大而成為器件功耗的主要因素^[2]。

    IGBT模塊的性能與其開關特性密切相關，器件的開關特性直接決定其開關損耗，開關損耗制約著器件的工作效率的提高。而且功率器件IGBT的開關損耗可能會產生很高的熱量，引起過大的溫升，對器件的可靠性影響很大。因此，IGBT模塊的開關損耗問題一直是各國學者研究的熱點，其中如何準確估算IGBT模塊的開關損耗是研究的重點內容之一。損耗計算對系統(tǒng)設計、壽命預測、選擇合適的散熱系統(tǒng)、提高系統(tǒng)的可靠性很重要^[3-6]。

    目前，國內外有關IGBT開關損耗研究的文獻很多，這些文獻歸納總結可以看出：IGBT模塊開關損耗的計算方法主要分為基于物理方法的損耗計算法和基于數學方法的損耗計算法兩種。本文對近年來各國學者們對IGBT模塊開關損耗的計算方法進行討論，并給出其相應的應用范圍。

1 開關損耗定義

    IGBT模塊的開關瞬態(tài)電壓、電流波形及開關損耗如圖1所示。

    IGBT模塊的開關損耗由IGBT的開關特性決定，與其集-射極間電壓V_ce及集電極電流I_c有關。損耗計算公式如下所示^[7]：

其中：P_on為開通損耗，P_off為關斷損耗，t_on為開通時間，t_off為關斷時間，v_ce為集-射極間電壓，i_c為集電極電流。

2 基于物理方法的開關損耗計算

    基于物理方法的IGBT模塊開關損耗計算方法是采用仿真軟件，使用電源、電容、電阻、電感及晶閘管等一些相對簡單的元件搭建器件物理模型來仿真IGBT模塊的動態(tài)特性，得到IGBT模塊的開關瞬態(tài)電流、電壓的波形，從而計算開關損耗。Hefner、Kraus、Sheng等分別建立物理模型，采用該方法詳細描述了損耗計算過程，并不斷改進。該方法的開關損耗計算流程圖如圖2所示。

    這種計算方法的準確程度主要取決于IGBT損耗模型的精確度和模型參數的準確度，采用的物理模型越接近IGBT實際器件，模型參數越接近實際大小，仿真計算IGBT損耗值才能越接近實際損耗值。

    目前，常用的用于IGBT模塊動態(tài)仿真的軟件主要有三種：Saber、Pspice、Matlab。

    其中Saber提供的是包括Hefner模型在內的5個通用模型和各種精確的具體型號器件的專用模型^[8-9]，Pspice中提供詳細的器件仿真模型^[10-11]，這些模型基于IGBT物理結構包含了其重要的物理特征，可以描述IGBT在各種外部電路條件下的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)特性，具有很好的動態(tài)精確性。但是這些模型中多種參數值的確定對仿真影響較大，而且對一般的使用器件的用戶來說，模型參數值的確定是比較復雜和困難的。而Matlab僅提供理想的器件模型，模型通用性較好，但其可設置IGBT參數較少，在開關動態(tài)過程的精確描述方面存在很大欠缺^[9，11]。

    Hefner首先提出了“非準靜態(tài)近似理論”^[13-17]，傳統(tǒng)的“準靜態(tài)近似理論”忽略了電子和空穴電流相互耦合會造成集電極電流的變化，以及由于基區(qū)的快速變化造成有效輸出電容的數量級的改變，而這些對IGBT模塊物理模型相當重要，進而會影響到IGBT模塊開關損耗值，因此準靜態(tài)近似理論不再適用于對IGBT等具有電導調制效應的功率器件進行瞬態(tài)分析。Hefner模型是第一個完整的一維分析、電荷控制模型，被廣泛應用于電路仿真中，模型中包含了IGBT模塊的重要物理特征，可以描述IGBT模塊在各種外電路條件下的穩(wěn)態(tài)特性，采用非線性電容，也能很好地表現器件的動態(tài)特性，與實驗結果相比，具有較準確的結果。一般可在Saber和Pspice軟件中實現。

    Kraus采用一個多項式來逼近動態(tài)過剩載流子濃度分布^[18-20]，更加貼近IGBT模塊內部載流子的運動，其影響IGBT模塊動態(tài)開關波形。Kraus模型是將IGBT模塊看成MOSFET和BJT組成，僅適用于NPT-IGBT的建模。MOSFET部分采用電阻和電容來表達其特征，BJT部分采用一個二極管和三個電流源來描述。Kraus模型簡單易懂，但內部理論較為復雜，很難在一般仿真軟件中實現，主要用于Saber軟件的仿真中。

    Sheng模型主要用于對D-IGBT的建模^[22]，采用二維載流子分布的方法描述IGBT靜態(tài)特性，同時綜合考慮了其動態(tài)特性和溫度對器件的影響，其主要用于Pspice仿真軟件中。

    基于物理方法的開關損耗計算優(yōu)點是物理模型精度高(精度取決于模型的不同簡化程度和參數的準確度)，針對器件的具體結構和工藝建立的仿真模型精確表示了器件的動態(tài)和靜態(tài)特性；缺點是物理模型的構建非常困難，仿真速度慢，而且模型參數的獲得也比較困難。

3 基于數學方法的開關損耗計算

3．1 基于數據手冊的開關損耗計算

    文獻[23]提出一種基于數據手冊估算IGBT模塊開關損耗的計算方法，該方法最早是典型IGBT模型生產商在其數據手冊中給出的^[24]，數據手冊給出典型產品的開關能量曲線如圖3所示，從中可以看出關斷能量為集電極電流的線性函數，開通能量為集電極電流的二次函數。

    利用線性插值的方法可以得到關斷損耗：

    式中：user代表實際測量的數據，data代表數據手冊中的數據。

    利用二次插值的方法可以得到開通損耗：

    展開可以求出A_on，B_on，C_on。

    基于數據手冊的開關損耗計算方法的優(yōu)點是直接使用數據表中數據，簡單方便，缺點是計算不精確。供應商提供的數據是基于實驗室條件下的數據，而在實際工況下運行條件與供應商的實驗工況不一致，其開關能量曲線必然有一定差異，計算損耗也會不同。

3．2 基于數學模型的開關損耗計算

    基于數學模型的IGBT模塊開關損耗計算方法就是在對實際運行條件下的大量的IGBT開關損耗數據進行一定歸納分析的基礎上，依據損耗隨各參數的變化趨勢，建立損耗與各個影響因子之間的數學關系，進而建立器件開關損耗數學模型。

    用于開關損耗建模的數學模型主要有多項式模型^[25，28]，冪函數模型，多項式和冪函數組合模型，多維數據庫模型^[30-31]，人工智能模型（如神經網絡模型，迷糊邏輯模型）等。

    冪函數模型是將開關損耗表示成電流的冪函數的形式^[26]，當考慮到不同的母線電壓和結溫對開關損耗的影響時，其表達式為：

    式中：P_SW.X為開通損耗，V_dc為實際母線電壓，V_b為母線電壓基值，T_j為結溫，T_b為基值結溫，A_SW.X、B_SW.X、C_SW.X、D_SW.X為常數，可經過大量的擬合得到。該公式同時適用于開通損耗和關斷損耗。

    冪函數模型的系數較少，擬合速度快，但擬合效果較差，在此基礎上又提出了多項式與冪函數模型相結合的建模方法^[27]，多項式可以提高擬合精度，但系數的無限增多又會大大降低擬合速度，因此在建立多項式與冪函數模型時要注意二者的平衡。

    神經網絡具有很好的函數逼近能力，通過對樣本的訓練，能夠很好地反映對象輸入輸出之間的映射關系，同時神經網絡又具有高度的魯棒性，因而能取得較好的建模效果^[33]。建立神經網絡模型采用的是誤差反傳網絡(簡稱BP網絡)，確定開關損耗模型采用的是三層網絡，結構如圖4所示，輸入層由幾個相關的變量組成如電壓、電流、結溫、門極電壓、門極電阻等，輸出層為開通損耗或者關斷損耗。最后選取的具體訓練參數越多，訓練次數越多，誤差越小。

    神經網絡模型對大量非結構性、非精確性規(guī)律具有自適應功能，具有的信息記憶、知識推理和優(yōu)化計算的特點，大大方便了開關損耗建模，其不管器件的物理機理，只對其外特性進行輸入輸出的智能學習，從而實現對IGBT輸入輸出系統(tǒng)的模擬，得到實況輸出的準確預測；但神經網絡的學習過程通常較慢，對突發(fā)事件的適應性差。

    采用數學模型的開關損耗計算方法的優(yōu)點是規(guī)避器件的物理機理，構造模型盡可能的簡單和提高仿真速度；缺點是基于大量的實驗數據擬合，準備工作比較復雜。

3．3 基于波形擬合的開關損耗計算

    基于波形擬合的IGBT開關損耗計算方法的基本思路是：分析IGBT模塊開通、關斷時物理機理及得到的電壓、電流的波形，總結其開關暫態(tài)過程的主要特征，建立相應的簡單函數表達開通、關斷的電壓、電流波形，使該模型下獲得的開通、關斷時的電壓、電流的波形無限逼近開關暫態(tài)實測波形，然后通過電壓、電流方程的積分獲得開關損耗。

    如圖5、圖6所示分別為IGBT開通、關斷時的電壓、電流波形，采用將開關過程分段，每段分別使用簡單函數逼近實測波形。該方法可以將IGBT并聯二極管的損耗考慮在內，現代IGBT采用的快速恢復二極管的開通損耗與關斷損耗相比可以忽略不計（小于1%）^[38]。

    但是該方法的暫態(tài)波形表達式不夠完整，而且其中可能將某些變量認為恒定，因此獲得的曲線只能逼近實際波形曲線，想要真正與試驗獲得的數據一致是不可能的。

    文獻[42-43]完全忽略了開關暫態(tài)電壓和電流的拖尾過程；文獻[44]考慮了拖尾過程，但在擬合過程中，將電流上升時問、續(xù)流二極管的反向恢復電流、反向恢復時間等重要參數都視為恒定值，電壓源換流器實際工作過程中，工況是經常變化的，IGBT的開關電流也是變化的，且上述參數都是隨開關電流的變化而變化的；文獻[45]未考慮線路雜散參數影響，同時提出了大量需要由實測波形數計算得出的待定系數，將開關電流與擬合參數的關系復雜化，降低了在高壓大功率場合下的實用性；文獻[46]提出的模型擬合電壓波形與實驗電壓波形基本一致，尤其是關斷電壓上升階段和電壓過沖階段的準確擬合，電壓過沖衰減過程的衰減趨勢也能較好地擬合，但模型未計入電路雜散電容及對地電容，擬合波形沒有實驗波形中的振蕩衰減現象。

    采用曲線擬合的IGBT開關損耗計算方法優(yōu)點是相對準確，且簡單實用，但是現有開關損耗模型研究存在明顯的近似處理，對開關暫態(tài)波形的描述不夠完整。雖然這些擬合波形無法與實驗波形達到絕對一致，但擬合方法也在不斷改進，近似度不斷提高，因此基于曲線擬合的IGBT開關損耗計算是絕對可行的。

4 結語與展望

    通過對IGBT模塊開關損耗的各種計算方法進行分類和分析，可大致了解其各自的優(yōu)缺點如表1所示?；谖锢矸椒ㄓ嬎汩_關損耗計算方法需要建立IGBT的等效物理模型，參數提取也比較復雜，但目前許多仿真軟件已經建立了一些器件的物理模型，大大方便了人們的應用。基于數學方法的開關損耗計算方法大都是以數據手冊和實驗數據為基礎，規(guī)避器件的復雜的物理結構分析，由于廠商提供器件資料的測試環(huán)境的確定性導致基于數據手冊的開關損耗計算方法無法獲得工況下器件的精確開關損耗值，但計算方法簡單易懂，具有通用性；基于數學模型和波形擬合的開關損耗計算方法都以實測的開關波形和開關損耗值為基礎，準備工作復雜，但模型建立后獲取開關損耗值比較簡單，計算速度快，而且精度較高。

    現有的IGBT模塊開關損耗計算方法在其精確度和通用性上存在一定的局限性，這是由于器件的多樣性、工況的復雜性等造成的。IGBT模塊是開關器件，其開關頻率影響IGBT模塊的導通和關斷過程，因此接下來可以在開關損耗計算方法中引入開關頻率對其影響，使損耗模型更加精確。其次在基于神經網絡損耗模型成功的基礎上，可以采用其他人工智能模型對IGBT模塊開關損耗建模，獲得更精確的開關損耗值。

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