NTC/PTC都是热敏电阻,NTC(Negative Temperature Coefficient)是负温度系数,特性表现为电阻值随温度的升高而变小,PTC(Positive Temperature Coefficient)是正温度系数。IGBT内部(尤其是车规IGBT或者是SiCMosFET)通常会集成NTC,通过NTC测量的某点温度,去监控或推算IGBT芯片的结温。在模块设计中,也有把NTC的温度作为一个阈值(比如NTC的温度上限为85℃),阈值的设定和NTC所处的位置有关。
IGBT模块的横向面积比较大,平面上,温度并不是等温分布,在模块内部同一个位置内置NTC,使得温度测量点相对固定,模块内封装的NTC参数也完全相同,NTC采集到温度信号有确定的物理意义。NTC的主要功能即是用来测量IGBT在某一个状态下测量点的实时温度。但是如果要希望通过NTC的采集数据去估算IGBT的结温,就需要先建立结温和检测点的温度之间的关系模型,是否能准确估算结温取决于模型的准确性和通用性。
如上图所示,芯片和NTC都位于同一个陶瓷基板上,基板下方是散热器。当IGBT工作时,电流通过IGBT产生导通压降,瞬态上结温是不断升高的,同时热量通过基板横向传递,NTC的温度也在不断升高,如果电流不变,最终IGBT的结温也不会变化,而NTC采集到温度也不会变化,整个系统之间热相对平衡,这便是我们常说的,系统已经到达热饱和状态。在热平衡状态下,我可以直接通过NTC读出采集点的温度TNTC,而芯片的结温Tj也可以通过瞬态热测试技术去测量。
按照热阻的定义,热阻等于温度梯度除以功率,建立模块的热阻网络模型,便有以下公式可以计算热阻:
其中:
Rthjc 结壳热阻
Rthcs壳到热沉的热阻
Rthsa 热沉到环境的热阻
Rthjntc 结到NTC的热阻
Rthcntc 壳到NTC的热阻
而:Tj ,Tc ,Ts ,Ta,Tntc,分别是结温,壳温,热沉的温度,环境温度,NTC的测量温度。
尽管业界常常会根据这个热阻网络模型,用NTC的温度去估算结温,实际上这个模型的理论基础存在先天的缺陷。
我们分析这个热阻网络模型,会发现,Tc点存在两个散热路径,一个是向NTC,另一个是向环境,而这两个散热路径的功率都是按照模块的功率P计算的,这个现象在物理世界中是不可能的:从结到壳的功率P,到了壳变成了两个功率P,能量不守恒。由此可见,虽然温度可以精确测量,但是上述公式中的功率都使用功率P,肯定是不符合客观物理事实的。
现实情况中,这种点对点的功率是无法测量的,而且也不会是恒定的比例,功率分布取决于散热路径。在特定的条件下,NTC的温度和结温存在对应关系,而当条件变化时,这种对应关系也会变化。
如果希望通过NTC来估算结温,那么确定芯片结温和NTC温度的关系曲线是非常重要的工作。关于获得这个关系曲线的方法,目前有两个可行的思路。
第一个思路,首先建立参数的标准化模型,确定可能影响这种对应关系的边界条件(比如发热功率,环境温度等参数),通过实验,获得大量的实测数据并尝试建模,建立起对应关系。这种方法的优点在于,一旦得到离散的对应关系,可以基于一定的差分条件获得的结温估算值,因为数据是基于实验结果的测量,可以认为该结温的估算值的精度是比较高的。缺点是,这种基于实验的结果,需要很大工作量,而且实验误差不可避免,对做实验的人有一定的要求。
第二个思路,建立模块的热数字孪生体模型,通过三维仿真模型去建立对应关系,三维模型可以通过后处理得到很多实验无法得到的信息和数据(比如功率分布,温度分布,等温线等),这种方法的优点在于可以建立可以重用的模型,而缺点是建立热数字孪生体过程需要一定的技术,同样热数字孪生体也存在误差。
NTC的温度和结温的关系曲线,是基于稳态条件下的测试结果获得的。如果我们希望可以把在功率循环实验中也能参考NTC的温度,而功率循环实验中,模块的发热功率一直在变化,仅仅有NTC温度和结温关系曲线是不够的。功率循环实验中,芯片的结温和NTC的温度大部分情况都是一直变化的,对于这两个温度的测量,就不能只是一个温度的测量值,NTC温度和结温在时序上的定义和同步对于后续数据的处理至关重要。这就是说,如果设备对于结电压采集的频率是1MHz,那么对于NTC的温度采集,也应该是1MHz。我们曾经使用过1KHz的频率(因为常见的第三方采集NTC温度的频率大概就在1KHz这个数量级)去采集NTC的数据(NTC的时间常数比芯片大很多,温度变化也慢很多),但是数据的后续处理存在很多麻烦和隐患,实际结果也不理想。最终我们是在瞬态热测试设备直接开发了这个功能——用1MHz的速率对NTC进行采样,并在时序上同步。
同样采用1Mhz的采样速率,NTC的采集时序和瞬态热测试结温采集信息同步,这样可以建立NTC的温度和结温之间的直接对应关系,这就为很多以前无法测试和验证的模型提供了非常有利的工具条件,目前这个领域是业界完全尚未涉足的领域(以前没有工具),后续随着大量的实验数据不断被开发,采集和处理,可以预见的是一定会出现很多有价值的数据来填补目前的技术空白。
一个非常实际的应用,在校准热数字孪生体模型时,同时参考NTC的瞬态数据,必然会提高模型的准确度,可靠度。结构函数的校准基本思想是拟合,而对于结构函数,存在两个拟合方向,即是热容拟合和热阻的拟合,这两个方向通常是同时需要拟合的,如何分配拟合的权重,需要依赖工程师的经验和对热流路径的深刻理解。如果能从瞬态热测试设备导出多个测量值(比如芯片的测试温度和NTC的测试温度),并设置相应的仿真模型进行校准,以拟合所有测量的结构函数或者Zth曲线。拟合某一个曲线时,同时可用其他多个热流路径做横向比较(因为时序上是同步的),这样的结构函数拟合出来的参数,可以极大地提高了人们的信心,通过多维度校准,得到更准确的等效参数,建立相应更匹配客户物理模型的热数字孪生体。