瞬态工况下功率器件的结温测量思路探讨（二）

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第三种办法，热数字孪生体。

热数字孪生体这个概念是本人提出来的，我也对其下了一个严格的定义：

特定标准化条件下，基于三维热解析理论，深度融合热测试和热仿真技术，所形成的可以精确观测并表征物体的温度场稳态或瞬态变化，可以流转并重用的高精度仿真模型。

关于此定义，就不在本文 做详细解释，或者可以参考以前的相关文章。

热数字孪生体是高精度仿真模型，实际应用中，利用该高精度模型对研究对象的瞬态工况做瞬态仿真，就能准确知道研究对象的结温变化，其误差和热数字孪生体的精度有关。

总体上，分为两个步骤。

第一步，形成某器件的热数字孪生体。

热数字孪生体的形成，首先是基于对器件结温的高精度瞬态测试，并解析其结构函数，然后便需要深度融合仿真和测试技术，涉及的相关技术逻辑比较多，比如首先是需要标准化条件，再对瞬态测试做瞬态仿真，形成仿真结构函数，通过测试结构函数和仿真结构函数的拟合去反逼出等效传热参数（这个过程我们称之为模型校正，如果在校正的过程中，同时参考某点热电偶的瞬态数据，即是热电偶的Zth曲线，可以大幅提高热数字孪生体的精度和可信度），依据等效传热参数的热数字孪生体，其热性能可以和实物保持高度一致，从而可以通过对实际工况的瞬态仿真去预测该工况的结温。

上图是一个实际的项目，项目的技术总负责人是罗亚非博士。09年，Denso提出能在恶劣的环境下能够准确预测结温的需求，由于行业中并没有相关技术可以直接借鉴，只能是自己摸着石头过河，项目做得非常艰难，从项目开始到结束，整整花了六年的时间，而结果也是丰硕的，在上述如此恶劣的环境条件下，对结温的仿真可控制在2-3度的误差之内，如果以绝对温度为单位，可以认为误差小于1%。毫不夸张地说，这是一个世界级水平的项目。

这个高精度仿真模型，还可以根据应用场景，简化成一定阶次RC模型，依托软件可以根据结构函数或者Zth曲线直接输出3-16阶的RC热网络模型，实践验证，5-8阶的RC模型基本上可以满足大部分实际的工程应用要求。

虽然该方法可以准确预测结温，而依据热数字孪生预测瞬态工况的结温存在一个局限性。三维仿真计算可以认为是虚拟环境的实验，而三维仿真的速度不可能非常快，所以该方法无法实时提供结温的瞬态信息，只能先标准化实际条件，去预测已知工况的结温，而无法应对突发事件。

而且，热数字孪生体的建立过程涉及到非常多的专业技术，想得到高精度可重用的仿真模型，也需要专业人员大量的实际工作。 

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第四种方法，温度场相机。

首先是非常抱歉的说，这其实不能算是方法，只是一个思路，一个天马行空的思路。因为从我个人的认知中，应该是没有实际案例。

温度场相机，一种可以瞬态表征温度场变化的测量系统，基本思想是依靠一维软件和三维软件的耦合求解。

三维仿真虽然可以得到很高的仿真精度，计算时间却是以小时或者至少是数十分钟去计算，业界普遍使用的FloTHERM，把研究对象定义分为芯片，PCB，系统，环境4个等级，其根本目的就是为三维仿真寻找一个比较合适的模型简化方式去缩短三维仿真的时间。

对于电子散热的仿真，如果系统计算精度要求不高，或者系统模型简单的时候，通常会使用一维流体软件去仿真。一维软件的流体系统模型（比如FLOWMASTER或者AMEsim搭建的热流体模型）计算速度快，可以实现实时计算。而如果系统比较复杂，或者对精度要求比较高，又需要很快的响应速度，无论是一维或者三维都有各自的不足，该如何解决？

一维和三维耦合的方式，可以兼顾流体系统的一维尺度和三维尺度，对于一些几何形状复杂、内部传热复杂，难以使用一维模型描述的部件（比如IGBT芯片、PCB铜铺层，热过孔等），我们釆用三维CFD模型计算，并用一维模型描述这些三维精确计算结果的部件，当我们对整个电子散热系统做仿真时，可以调用这些基于三维计算结果的一维模型，从而进行精确的一维计算。这种方式将一维计算的简约、快速和三维计算的精确、直观完美融合，是一种高效先进的流体系统计算方法。

一维和三维的耦合计算，归结大概有几个优点： 

• 通过一维系统直接采集系统运行的环境参数作为边界条件，调用早期的计算结果和模型；

• 实时准确预测系统温度场变化；

• 结合后处理工具，实时显示系统的整体温度场及变化，及时发出预警信号；

• 监控设备的运行状态，为系统维护提供准确的运行数据；

• 实现设备之间的联动，实现匹配及资源合理利用；

• 合理的运行状态，可以让系统及超系统长时间、高效率运行。

实时的瞬态模拟仿真系统，其仿真精度受限于三维模型的精度。为了得到高级的一维和三维的耦合仿真，必须先完成大量的热数字孪生体的积累。随着将来技术的不断发展，迭代和完善，通过温度场相机去监测关键设备的温度场及温度场变化应该是可以实现的。

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 我们现在有四种可以观察瞬态工况下功率器件结温的办法。对比这个几个方法，如下表：

具体实际的技术应用，精度未必是越高越好，我们要根据当面工作下的测试目标，选择合适的测试方法。

技术也是不断地进化，很多创新技术，都是来自于实践活动。首先是需求，然后用丰富的想象力去得到解决问题的思路，后面就是通过大量的实验去验证思路，观察和总结出技术规律并加以应用，如果能建立技术底层的数学模型，便可以让这种技术在整个工业环境中得到更广泛的应用，从而发挥其巨大的价值。