漫谈瞬态热测试的数据解读
漫谈瞬态热测试的数据解读
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加盟Mentor最有价值的收获应该是接触到瞬态热测试技术。JESD 51-14标准，静态法测出的结构函数，可以表征散热系统的固有热特性，通过对测试数据及结构函数的解读，去分析系统热结构及热结构的变化，从而找到热设计的散热瓶颈，改进并验证新散热方案，以满足产品热设计的要求。
在大功率芯片及分立器件的实际应用中，瞬态热测试正逐渐成为行业标准。但实际的应用情况并没有想象的那么好，很多企业花了重金采购瞬态热测试设备，却由于对瞬态热测试技术没有深入了解，无法有效测试出有价值的数据，或者对测试数据无法准确解读。有些企业在缺乏使用经验的情况下，测出的数据大部分是噪声，甚至会得出瞬态热测试技术无实际应用价值这样的结论。
瞬态热测试设备是一个高精度的温度测试仪器，对该设备的使用需要一定的技术，不能把这种设备的使用等同于使用万用表——通过简单培训就能得到比较准确的数据。
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提高数据的测试精度是能对数据做准确解读的必要条件。ETM法是通过测某个特定感应电流Is下的PN结上的压降Vf去算出结温，51-14的测试标准是先通过Ih加热到饱和，用瞬态采样技术去观测结温随时间的变化，再通过数学计算转换成结构函数。如何选择合适的加热电流Ih及测试电流Is，从而把信噪比降低较低的程度以保证测试数据精度是一个比较普遍的问题。从大量的实验结果看，不同器件之间表现出来的现象差异很大，很难找到合适的普遍规律，比较可行的办法是先用不同的电流参数和被测样品做“沟通”，通过多次的试错，找到一组合理的Ih和Is，这项工作主要依赖测试工程师自身的测试经验。
选择好Is后，就需要对电压温度系数K进行标定，而K系数的线性度也是重要的提高数据精度的指标之一。
图一 不同器件，不同设备下的K系数测量
上图是两个不同器件在不同设备下测试的K系数，左图的线性度是0.999855，右图的线性度是0.99999493。因为温度值是通过K系数和电压值算出来的，直观上看，右图对温度的测量精度显然要比左图的要高很多。
在K系数测量时，还需要注意考虑一个重要的物理现象——迟滞现象。迟滞现象是一种普遍存在的物性，英文是“hysteresis”，不同材料表现出来的现象也不一样，在实际K系数的标定中，要搞清楚并想办法规避，尽量避免这种物理现象对最终数据精度的不利影响。
瞬态热测试过程中，需要在一个恒定的功率P作用下，系统的温度达到饱和，所以系统是否完全饱和一定会影响到测试精度。因此在加热中监控结电压也是有很大的必要性。为了提高测的精度，一种常用的办法就是对完全相同的测试流程做多次重复测试，得到多次测试结果后，对测试结果做平均，从而消除系统不稳定产生的噪声和误差。而使用这种方式的前提就是保证每次测试的测试条件不能变化，否则平均就没有任何意义。通过监控加热时候的节电压，可以测试系统达到饱和状态需要的大概时间，从而可以准确判断测试条件是否发生了非系统性的变化（如果发生，可以在数据处理中把这一组数据去掉，不参与平均）。
影响测试数据的精度还有一些其他的因素，如果感兴趣，或者后期也可以就实际的测试做原因分析和进一步探讨。
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假定我们已经得到精度非常高的测试数据，下一步就需要对此数据以及此数据转换出来的结构函数做准确解读。器件的结构函数解读相对比较简单，比如一些TO封装的器件，大部分热是从下面的散热层被传导出去，在实际工作中，由于器件的散热路径在不同的条件下，变化不大，其结构函数重合性也非常好，我们可以用Rthjc(结壳热阻)这个指标去表征这个器件的热特性。
图二功率器件的热学参数
而对于如上图这样一个复杂的散热系统，其数据解读就没有那么简单了。
散热路径最前端是结壳热阻，而壳到热沉之间的热阻包含的壳和热沉之间的接触热阻，以及热沉部分材料自身的热阻（主要看s如何定义），而Rthja是整个系统在该环境下的热阻。我们希望通过结构函数，对应到散热路径上不同的部位（材料的几何表面），从而找到热阻比较大的地方（散热瓶颈），并加以改进。
大部分控制器的热结构和上图都比较类似，有一些LED的驱动，可能在芯片-基板和热沉之间，还有一层PCB，也就是导热路径大概是芯片-基板-PCB-热沉。这样也可以通过结构函数去定量分析各层材料的热阻以及材料和材料之间的接触热阻。
还有一些控制器是液体冷却的，这时候环境温度就不再是空气而是冷却液的温度，分析方法类似。
前一段时间，碰巧一些我们的不同的客户，帮他们测试这些类似散热系统的结构函数，并加以分析。发现大家对这个问题的理解存在一个比较明显的误区：很多客户就想要一个确定的热阻值，来作为他们热设计方案的一个确定性的定量评价指标。
总体大家的观点认为：在某一个条件下是可以测出一个具体的值的（这个是可以的），而这个值同时也适用于其他条件，也就是客户认为，这个值在不同的条件下，是不会变化的。
实际上当散热系统复杂后，由于温度场的改变，导致散热路径下面的热结构（材料，导热路径）发生了实际的变化，这些热阻值确实是在变化的，要想准确测量这些值，必须要应用第四代热测试技术-热数字孪生技术（参考文章：《全豹透析“热数字孪生体”，李菊福？》）。
可以用LED的驱动举一个例子。LED芯片加基板是封装好的，可能其热阻值在不同的情况下变化不大，而基板和PCB间的接触热阻，PCB本身的热阻，PCB和热沉之间的接触热阻，热沉自身的热阻，都不是定值，在不同的功率下，不同的散热条件（环境温度，气体流速等），这些值是实实在在发生了变化，而且变化的幅度可能会超过10%，这种情况下，就不能用一个特定的值作为评价他们的量化指标。
这还是仅仅只考虑了传导，如果再考虑光能的辐射，以及外部的对流环境，会更加复杂。根本原因是我们把一个三维的温度场强行的等效成一个一维的散热路径。可见，这种情况下，我们对测试数据的解读，是有条件的。因为虽然这些值没有实际的物理意义，但是在环境条件一定的情况下，做横向对比去评价系统的热性能，还是有意义的。
而如果测试目标是希望得到实际温度场的功率和温度分布，从而做更细致精确的热设计方案，就必须要应用热数字孪生技术。
