CN106124952B - 一种基于数学滤波算法的结温校准方法 - Google Patents

Abstract

一种基于数学滤波算法的结温校准方法属于电子器件测试领域，传统的半导体器件结温测量方法有电学法、红外法等。由于理论误差及测量过程中噪声的存在，以上方法均不能准确测量半导体器件结温。本发明将半导体器件视为一个具有单输入，双输出，在时间上离散的动态系统。其中输入为上一时刻的热功率矩阵双输出分别为本时刻的结温及热功率矩阵通过不断递归运算对半导体器件结温进行实时，有效的校准。本发明是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入观测系统输出，对系统状态进行最优估计的算法。该算法能在测量方差已知的情况下从一系列存在噪声的数据中，估计动态系统的状态，获得更为接近真实值的数据。

Description

一种基于数学滤波算法的结温校准方法

技术领域

本发明属于电子器件测试领域，主要应用于以电学法测量的数据和RC模型计算获得的数据为基础，利用数学滤波算法对测量结温数据进行校准。

背景技术

随着电子技术的高速发展，半导体器件获得了长足的发展。近年来随着高铁、风电等技术的高速发展，功率器件在这些新兴领域得到了广泛的应用。随着功率器件尺寸的进一步小型化，器件单位面积的功率密度相较原来有较大的提高，与之伴随而来的是器件在工作过程中的结温升进一步提高。过高的结温在造成器件特性下降的同时，更有可能造成器件的可靠性下降，进一步导致器件的损毁。因此准确测量半导体器件的结温，对于工程方面的应用具有重要的意义。

半导体器件结温作为半导体器件可靠性工程方面的重要参数，目前主要通过物理法和电学法等方法进行测量。物理法又包括光学法和接触法。光学法主要通过使用光学热成像仪对工作中的器件结进行热成像，基于被测物在不同温度下发出的电磁波辐射强度不同的原理，监测器件结温。但光学法要求对器件进行开帽或者去封装处理，在对器件造成不可逆的破坏同时，测量温度主要为结表面温度，相对于核心温度偏低；电学法虽不对器件造成破坏，但是测量所得结温与结上电流密度成正比，实则为不同区域结温的加权平均值，同时由于测量电路中高斯白噪声的干扰的影响，测量的数据相对于核心结温较高。两种方法的理论误差的存在导致其均不能准确测量结温数值。

发明内容

本发明旨在提出一种利用数学滤波算法，对测量结温数据进行校准的方法。在本发明中将半导体器件视为一个具有单输入，双输出，在时间上离散的动态系统。其中输入为上一时刻的热功率矩阵双输出分别为本时刻的结温及热功率矩阵在具体计算过程中，分为预测与校准两个阶段。在预测阶段以上一时刻的热功率矩阵为输入，通过状态空间方程获得本时刻热功率预估值及结温预估值校准阶段通过以电学法测量结温数据值T_k为观测值，经过校准获得本时刻的结温及热功率矩阵

本发明采用的技术方案如下：

通过电学法测量并获得待测器件的温度-电压-电流校温曲面。本处器件所指包括二极管，三极管，VDMOS，IGBT但不限于此。通过半导体热阻测量仪器测量建立器件RC热阻模型。在此基础上，对待测器件建立状态空间及状态空间方程，该方程具有以下形式：

x_k＝Fx_k-1+Gu_k

T_k＝Cx_k+Du_k

其中F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵，F、G、C、D和u_k的形式根据待测器件RC模型的不同而不同，T_k为k时刻结温，x_k和x_k-1分别为k及k-1时刻的热功率矩阵，可通过RC模型计算获得。在此处应说明，x_k和u_k的初始值x₀和u₀可根据器件工作状态给予零值或结合器件手册参数及器件两端电应力给予初值，其初值准确性并不会影响后续递归的准确性。同时本状态方程作为基本方程组，下文预测阶段方程组和校准阶段方程组皆由此方程组衍化而来。

现就预测阶段的计算过程做详细描述：

在获得状态空间方程的基础上，引入过程噪声，其协方差用Q表示。此处应说明，当过程噪声的分布无法准确测量或确定时，使用高斯分布。同时通过多次测量工作条件下半导体器件电应力，获得器件两端的电压及电流，而后依据温度-电流-电压校温曲面确定温度，获得温度值，通过统计多次测量结果确定噪声增益矩阵，记为H。即可得到预测阶段方程为：

其中F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，为预估误差协方差，代表本测量方法可能引起的误差，应说明，当赋予初值是，该方差可设置为零。

在这里变量中包含的符号+和-含义如下：

+符号表示该变量为通过测量得到或经过校准后的确定值。

-符号表示该变量为通过计算或预测获得，未经过校准的不确定值。

为上一时刻经过校准的的热功率矩阵，u_k为系统输入矩阵。F、G、C、D和u_k的形式根据待测器件RC模型的不同而不同。经过预测阶段计算可获得k时刻的热功率矩阵预测值结温预估值及k时刻的预测预估误差矩阵

现就校准阶段的计算过程做详细描述：

将待测器件接入电路，通入工作电压，实时测量器件两端的电压-电流值，通过校温曲面，获得器件k时刻的结温数值记为T_k，并将此值作为观测值。并代入校准方程，校准方程如下：

其中e_k代表测量温度差值，其意义为预测的温度与测量到的温度T_k的差值。

K_k为滤波增益矩阵，由k时刻的预测预估误差矩阵输出矩阵C和引入的测量噪声的协方差R计算获得，此处应说明，当引入的测量噪声的分布无法测量或者难以确定时，采用高斯分布。

在获得滤波增益矩阵K_k的基础上，结合测量温度差值e_k，k时刻的热功率矩阵预测值及参数a，经过计算可获得k时刻的热功率矩阵此处应说明，参数a的选取根据以下原则：

1，当待测器件处于非开关条件下时，a取0。

2，当待测器件处于开关条件下工作时，a取1。

在校准阶段的最后，可通过k时刻的预估误差矩阵预测值和输出矩阵C及滤波增益矩阵K_k获得k时刻的预估误差矩阵供下一时刻的计算使用。

现就结温获取阶段的计算做详细描述：

根据针对待测器件建立的状态空间及状态空间方程，该方程具有以下形式：

其中k代表k时刻，k-1代表相对于k时刻的上一时刻,F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵。结合预测阶段获得的k时刻的热功率矩阵能够计算获得k时刻经过校准的结温

重复以上步骤，通过递归获得k+1时刻结温数值和热功率矩阵等，实现对每一时刻的结温的校准。

实现本发明中基于数学滤波算法的结温校准方法的装置包括待测半导体器件(1)，温箱(2)，半导体校温曲线测量装置(3)，半导体热阻测量仪(4)，器件夹具(5)，工作电路(6)等。其中半导体校温曲线测量装置(3)用来测量并建立半导体器件(1)的校温曲面及测量器件两端电应力，半导体热阻测量仪(4)用来测量并建立半导体器件(1)的热阻模型，工作电路(6)用来驱动半导体器件(1)工作。

本发明的特征在于，该方法还包括以下步骤：

步骤一，利用器件夹具(5)将半导体器件(1)与半导体校温曲线测量装置(3)连接，置入温箱(2)，通过电学法测量并建立半导体器件的温度-电流-电压校温曲面。

步骤二，将半导体器件(1)与半导体热阻测量仪(4)，测量半导体器件的热阻组成，建立RC热阻模型。

步骤三，根据步骤二中获得的RC热阻模型，建立状态空间方程。状态空

间方程具有以下形式：

x_k-Fx_k-1+Gu_k

T_k＝Cx_k+Du_k

其中F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵，F、G、C、D和u_k的形式根据待测器件RC模型的不同而不同，T_k为k时刻结温，x_k和x_k-1分别为k及k-1时刻的热功率矩阵。

步骤四，在k＝0时刻，根据待测器件所受电应力计算，获得热功率矩阵初始值根据测量精度要求确定误差协方差初始值在这里变量中包含的符号+和-含义如下：

+符号表示该变量为通过测量得到或经过校准后的确定值。

-符号表示该变量为通过计算或预测获得，未经过校准的不确定值。

例如热功率矩阵初始值为k＝0时刻通过电应力计算获得的、未经校准的热功率矩阵，误差协方差初始值为根据测量精度要求所得到的确定值，其它变量符号同理。

当误差分布不确定时，误差分布可采用高斯分布。同时假设电学法测量过程中，引入的过程噪声的协方差为Q，通过多次测量工作条件下半导体器件(1)电应力，依据步骤一中建立的温度-电流-电压校温曲面确定温度，获得温度值，通过统计多次测量结果确定噪声增益矩阵H。则得到的预测阶段的状态方程为：

其中F、G、C、D和u_k含义如前文所述，为k时刻的热功率矩阵预测值，为上一时刻的经过校准的热功率矩阵。

代入初始值可获得k时刻的热功率矩阵预测值结温预测值及误差协方差

步骤五，将半导体器件(1)接入工作电路(6)，施加电应力，使半导体器件进入工作状态，此时使用半导体校温曲线测量装置(3)测量半导体器件两端电压-电流值，与步骤一中的校温曲面进行对比，即可获得半导体器件结温T_k作为观测值。

步骤六，根据步骤二中的状态空间方程，建立校准阶段方程如下：

其中e_k代表测量温度差值，其意义为预测的温度与测量到的温度T_k的差值。

K_k为滤波增益矩阵，由k时刻的预测预估误差矩阵输出矩阵C和引入的测量噪声的协方差R计算获得，此处应说明，当引入的测量噪声的分布无法测量或者难以确定时，采用高斯分布。

在获得滤波增益矩阵K_k的基础上，结合测量温度差值e_k，k时刻的热功率矩阵预测值及参数a，经过计算可获得k时刻的热功率矩阵此处应说明，参数a的选取根据以下原则：

1，当待测器件处于非开关条件下时，a取0。

2，当待测器件处于开关条件下工作时，a取1。

在校准阶段的最后，可通过k时刻的预估误差矩阵预测值和输出矩阵C及滤波增益矩阵K_k获得k时刻的预估误差矩阵供下一时刻的计算使用。

步骤七，根据针对待测器件建立的状态空间及状态空间方程，该方程具有以下形式：

其中F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵。结合预测阶段获得的k时刻的热功率矩阵能够计算获得k时刻经过校准的结温

步骤八，将步骤六中的作为新的代入步骤四中，重复步骤四、五、六，七，进行递归，不断获取下一时刻的结温及热功率矩阵，实现结温的动态校准。

附图说明

图1为步骤一中所使用装置示意图，图中，1为半导体器件，2为温箱，3为半导体校温曲线测量装置，5为器件夹具。

图2位步骤二中所使用装置示意图，图中，1为半导体器件，4为半导体热阻测量仪，5为器件夹具。

图3为步骤五中所使用装置示意图，图中，1位半导体器件，3为半导体校温曲线测量装置，6为工作电路，5为器件夹具。

图4为半导体器件温度-电压-电流校温曲面示意图

图5为半导体器件热阻模型示意图。

图6为具体实施方式中，校准后结温与光学法测量到的结温及校准前结温的对比图。

具体实施方式

下面结合附图，以某型号IGBT半导体器件为例但不限于此例的具体实施方式对本发明进行更详细的说明。

本发明所涉及的测试装置如图1及图2所示。

步骤一，将半导体器件(1)与半导体校温曲线测量装置(3)连接，置入温箱(2)，通过电学法测量并建立半导体器件的温度-电流-电压校温曲面，其形式如图1所示。

步骤二，半导体器件(1)与半导体热阻测量仪(4)，测量半导体器件的热阻组成，建立RC热阻模型。在本例中该型号IGBT模型如图4所示，所建立的RC网络可用如下公式表示：

其中Z_θja代表不同的热阻构成，t为时刻，R_i和C_i分别代表不同子网络中的电阻值和电容值。

步骤三，根据步骤二中获得的RC热阻模型，建立状态空间方程。状态空间方程具有以下形式：

x_k＝Fx_k-1+Gu_k

T_k＝Cx_k+Du_k

同时对步骤二中模型进行Laplace变换，可得到如下形式：

其中，Z_θja代表不同的热阻构成，s为复杂变量，通过代数计算，可知极点p_i和残差k_i的表达式分别为：

故状态矩阵F、输入矩阵G、输出矩阵C、直接传输矩阵D分别取值如下：

C＝[1 … 1] D＝[0 1]

式中C_i代表RC热阻模型中每节网络的电容值，R_i代表RC热阻模型中每节网络的电阻值，i即为网络节数。

在本例中，半导体器件结温来源为各部分热功率之和，及外界环境温度影响，故系统输入矩阵可取以下形式：

其中，为耗散在IGBT上的功率，为耗散在二极管上的功率，T_a为外界环境温度。

步骤四，在k＝0时刻，根据要给半导体器件施加的电应力计算，结合热阻模型，获得热功率矩阵初始值假设本例中引入的测量误差符合高斯分布，且给误差协方差赋予初始值0，引入的测量噪声R和过程噪声Q均为高斯白噪声，赋予初始值为0，同时通过多次测量工作条件下半导体器件(1)电应力，依据步骤一中建立的温度-电流-电压校温曲面确定温度，获得温度值，通过步骤三中建立的RC网络模型计算温度，统计多次测量结果确定噪声增益矩阵H。则得到预测阶段的状态方程为：

经过计算可获得下一时刻的热功率矩阵初始值结温预测值和误差协方差预测值

步骤五，将半导体器件(1)接入工作电路(6)，施加电应力，使半导体器件进入工作状态，此时使用半导体校温曲线测量装置(3)测量半导体器件(1)两端电压-电流值，与步骤一中的校温曲面进行对比，即可获得半导体器件(1)结温T_k作为观测值。

步骤六，根据步骤二中的状态空间方程，建立校准阶段方程如下：

其中e_k代表测量温度差值，其意义为预测的温度与测量到的温度T_k的差值。

K_k为滤波增益矩阵，由k时刻的预测预估误差矩阵输出矩阵C和引入的测量噪声的协方差R计算获得。

根据前文叙述原则，本例中测量过程中电应力变化较为平缓，故a取1。

则通过计算可得热功率矩阵和误差协方差

步骤七，根据方程

计算可获得经过校准后的结温数值

步骤八，将步骤六中的作为新的代入步骤四中，重复步骤四、五、六，七，进行递归，不断获取下一时刻的结温及热功率矩阵，实现结温的动态校准。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案；因此，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于数学滤波算法的结温校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，利用器件夹具将半导体器件与半导体校温曲线测量装置连接，置入温箱，通过电学法测量并建立半导体器件的温度-电流-电压校温曲面；

步骤二，将半导体器件与半导体热阻测量仪，测量半导体器件的热阻组成，建立RC热阻模型；

步骤三，根据步骤二中获得的RC热阻模型，建立状态空间方程；状态空间方程具有以下形式：

x_k＝Fx_k-1+Gu_k

T_k＝Cx_k+Du_k

其中k代表k时刻，k-1代表相对于k时刻的上一时刻，F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵，F、G、C、D和u_k的形式根据待测器件RC模型的不同而不同，T_k为k时刻结温，x_k和x_k-1分别为k及k-1时刻的热功率矩阵；

步骤四，在k＝0时刻，根据待测器件所受电应力计算，获得热功率矩阵初始值根据测量精度要求确定误差协方差初始值在这里变量中包含的符号+和-含义如下：

+符号表示该变量为通过测量得到或经过校准后的确定值，

-符号表示该变量为通过计算或预测获得，未经过校准的不确定值，

例如热功率矩阵初始值为k＝0时刻通过电应力计算获得的、未经校准的热功率矩阵，误差协方差初始值为根据测量精度要求所得到的确定值，其它变量符号同理，

当误差分布不确定时，误差分布采用高斯分布；同时假设电学法测量过程中，引入的过程噪声的协方差为Q，通过多次测量工作条件下半导体器件电应力，依据步骤一中建立的温度-电流-电压校温曲面确定温度，获得温度值，通过统计多次测量结果确定噪声增益矩阵H；则得到预测阶段的状态方程为：

其中F、G、C、D和u_k含义如前文所述，为k时刻的热功率矩阵预测值，为上一时刻的经过校准的热功率矩阵，

代入初始值获得k时刻的热功率矩阵预测值结温预测值及误差协方差

步骤五，将半导体器件接入工作电路，施加电应力，使半导体器件进入工作状态，此时使用半导体校温曲线测量装置(3)测量半导体器件两端电压-电流值，与步骤一中的校温曲面进行对比，即获得半导体器件结温T_k作为观测值；

步骤六，根据步骤三中的状态空间方程，建立校准阶段方程如下：

其中e_k代表测量温度差值，其意义为预测的温度与测量到的温度T_k的差值；

K_k为滤波增益矩阵，由k时刻的预测预估误差矩阵输出矩阵C和引入的测量噪声的协方差R计算获得，当引入的测量噪声的分布无法测量或者难以确定时，采用高斯分布；

在获得滤波增益矩阵K_k的基础上，结合测量温度差值e_k，k时刻的热功率矩阵预测值及参数a，经过计算获得k时刻的热功率矩阵参数a的选取根据以下原则：

当待测器件处于非开关条件下时，a取0，

当待测器件处于开关条件下工作时，a取1，

在校准阶段的最后，通过k时刻的预估误差矩阵预测值和输出矩阵C及滤波增益矩阵K_k获得k时刻的预估误差矩阵供下一时刻的计算使用；

步骤七，根据针对待测器件建立的状态空间及状态空间方程，该方程具有以下形式：

其中F为状态矩阵，G为输入矩阵，C为输出矩阵，D为直接传输矩阵，u_k为系统输入矩阵；结合预测阶段获得的k时刻的热功率矩阵能够计算获得k时刻经过校准的结温

步骤八，将步骤六中的作为新的代入步骤四中，重复步骤四、五、六，七，进行递归，不断获取下一时刻的结温及热功率矩阵，实现结温的动态校准。