CN108603913A - 对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法和装置，该功率半导体模块包括以机械方式、热方式及以电方式附接至由多个不同材料层组成的基板的至少一个管芯。本发明：‑获得功率半导体模块的功率损耗，‑获得功率半导体模块的至少两个不同位置的温度，‑利用确定的功率损耗和获得的温度，估计功率半导体模块的至少两个不同位置之间的热模型，‑根据估计的热模型和基准热模型，确定是否必须执行指示损坏程度或寿命预期的通知，‑如果确定步骤确定必须执行通知，则通知损坏程度和位置或寿命预期。

Description

对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法和 装置
技术领域
本发明总体上涉及一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法和装置，所述功率半导体模块包括以机械方式、热方式及电方式附接至基板的至少一个管芯(die)。
背景技术
在功率电子(power electronics)领域，已知一些组件是易损坏的，功率半导体模块就是其中之一。
在功率半导体模块中，一个或几个功率半导体管芯以机械方式、热方式及电方式附接至基板。因为结构中的不同材料(例如，像硅、碳化硅、氮化镓、焊料、烧结膏、铜、陶瓷、铝)之间的热膨胀不匹配，所以产生机械应力。机械应力可影响功率半导体模块的结构，例如，像裂纹、空隙、材料和/或界面的层离，并且可能导致功率半导体模块的故障。
例如，当电组装件被用于电动汽车时，识别电组装件在哪些车辆上已达到显著损坏程度是很重要的。制造商可以向客户发出警告并建议对快要损坏的电组装件进行控制/更换。该服务为车队提供了更高的质量控制。
对于维护成本过高并且进入受限的海上风车组来说也是如此。
发明内容
本发明旨在估计对于制造商和/或客户而言作为重要特征的电组装件的损坏程度。
为此，本发明涉及一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法，所述功率半导体模块包括以机械方式、热方式及电方式附接至由多个不同材料层组成的基板的至少一个管芯，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
-获得所述功率半导体模块的功率损耗，
-获得所述功率半导体模块的至少两个不同位置的温度，
-利用所确定的功率损耗和所获得的温度，估计所述功率半导体模块的所述至少两个不同位置之间的热模型，
-根据所估计的热模型和基准热模型，确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知，
-如果所述确定步骤确定必须执行所述通知，则通知所述损坏程度和位置或者所述寿命预期。
本发明还涉及一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的装置，所述功率半导体模块包括以机械方式、热方式及电方式附接至由多个不同材料层组成的基板的至少一个管芯，其特征在于，所述装置包括：
-用于获得所述功率半导体模块的功率损耗的装置，
-用于获得所述功率半导体模块的至少两个不同位置的温度的装置，
-用于利用所确定的功率损耗和所获得的温度来估计所述功率半导体模块的所述至少两个不同位置之间的热模型的装置，
-用于根据所估计的热模型和基准热模型来确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知的装置，
-用于在所述确定步骤确定必须执行所述通知的情况下通知所述损坏程度和位置或者所述寿命预期的装置。
因此，通过利用基于热模型的动态更新的在线劣化定位来估计健康状态为制造商和/或客户提供了重要特征，并且允许通过需要有限量的传感器来使得该特征的成本保持较低。另外，动态更新允许在功率半导体模块的正常操作期间收集最多的信息，使得不仅可以识别和量化损坏，而且可以确定损坏在功率半导体模块中的定位。
实际上，当该产品是应用于牵引应用的功率半导体模块时，通过识别功率半导体模块在哪个列车上已达显著损坏程度，可以提醒客户并且可以实现对快要损坏的功率半导体模块的控制/更换。该服务为列车车组提供了更高的质量控制。另一个例子是维护成本过高的海上风车组。通过识别功率半导体模块内不同位置的损坏程度，可以调整维护操作，和/或可以将更精确的信息反馈给制造商以用于下一代功率半导体模块的设计。
根据特定特征，获得温度的位置至少是底板和至少一个管芯的结(junction)。
因此，可以检测管芯与底板之间的界面层中的劣化。另外，可以利用管芯的热敏电参数(TSEP)来以低成本测量结温。另外，可以利用低成本传感器测量底板温度。
根据特定特征，所述热模型是考厄(Cauer)模型。
由此，可以识别劣化的位置。因为考厄热模型的参数可以表示所述功率模块组装件的不同层的热阻和电容，所以对这些参数中的一个或几个的修改提供了有关对应层的劣化的指示。
根据特定特征，所述方法还包括以下步骤：确定执行所述功率半导体模块的损坏程度或寿命预期的估计时的时刻，所述时刻确定步骤是周期性的，或者是在包括所述功率半导体模块的产品开启的时候，或者按照取决于先前确定的寿命预期的可变周期或者是在所述功率半导体模块所提供的电功率突然改变或根据温度而改变的时候。
因此，可以在最有必要时，以更高准确度并且更低处理成本来执行损坏程度估计。
根据特定特征，所述获得功率损耗和温度的步骤在给定持续时间期间反复地执行，并且所述方法还包括以下步骤：
-检查在给定持续时间期间获得的功率损耗是否适于热模型估计，
-只有在给定持续时间期间获得的功率损耗适于热模型估计，才执行热模型估计。
因此，以更高保真度估计热模型，并且以更高准确度执行损坏程度估计。
根据特定特征，估计热模型的的步骤通过以下步骤执行：
-确定估计误差，
-过滤所述估计误差，
-确定所述估计误差的范数，
-确定包括所述热模型的值的参数矢量，所述参数矢量是通过选择最小化所述估计误差的所述范数的参数矢量而选择的。
因此，可以以高准确度来识别热模型的参数。
根据特定特征，所述基准模型在所述功率半导体模块调试期间或者通过在所述功率半导体模块的寿命开始时的初始识别来确定。
因此，所述基准热模型专用于相关功率半导体模块，并且功率半导体模块之间的制造过程差异不会影响损坏程度估计的准确度。
根据特定特征，根据所估计的热模型和基准热模型来确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知是通过以下步骤来执行：
-评估所述基准参数值与所确定的参数值之间的误差，
-过滤所述误差，
-将经过滤的误差转换成作为与基准模型的值的偏差的度量的一个或几个距离。
因此，功率半导体模块的劣化可以以高准确度和高保真度检测，并且可以识别劣化的位置。
根据特定特征，所述距离被外推，以便限定其中所述外推距离等于阈值的时间。
因此，可以预测功率半导体模块的剩余使用寿命，并且功率半导体模块可以以低成本在其故障之前被更换(即时维护)。另外，确保了较高的安全水平。
根据特定特征，通知功率半导体模块的损坏程度或功率半导体模块的寿命预期。
因此，功率半导体模块的用户可以采取行动以更低成本替换功率半导体模块，从而降低寿命周期成本。并且功率半导体模块的用户可以采取行动来限制功率半导体模块的老化，从而延长其寿命。功率半导体模块的制造商可以采取行动来改进下一代功率半导体模块。
通过阅读示例实施方式的下列描述，本发明的特征将更清楚地显现，所述描述结合附图生成，其中：
附图说明
图1表示根据本发明的用于确定功率半导体模块的损坏评估的系统的架构的示例。
图2表示根据本发明的功率半导体模块的架构的示例。
图3表示功率半导体模块的热模型的示例。
图4表示根据本发明的用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置的示例。
图5表示根据本发明的确定功率半导体模块的损坏评估程度的算法的示例。
图6a表示根据本发明的由用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置所使用的数据。
图6b表示根据本发明的由用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置所使用的数据。
图6c表示根据本发明的由用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置使用的数据。
图7表示功率半导体模块的热模型的频率响应的示例。
具体实施方式
图1表示根据本发明的用于确定功率半导体模块的损坏评估的系统的架构的示例。
用于确定功率半导体模块的损坏评估的系统例如在电动汽车中、在列车中或者在海上风车中实现。
损坏评估装置20用于确定至少一个功率半导体模块的损坏程度。
在图1的示例中，损坏评估装置20用于确定功率半导体模块10的损坏程度。
损坏评估装置20评估包含一个或更多个功率半导体管芯的功率半导体模块10的健康状态。损坏评估装置20基于热模型的动态更新来执行在线劣化定位。换句话说，功率半导体模块10的热模型实时更新，并且该模型的演变用作功率半导体模块10内的结构变化的指标。该热模型是传递函数，其具有输入：功率半导体模块10中的功率损耗Ploss、功率半导体模块10中的至少一个位置的温度(如底板温度TBP)，并且具有输出：至少一个其它位置(如功率半导体模块10的一个管芯)中的温度TJ。该热模型在在线操作期间更新。
损坏评估装置20可以使用其它参数，举例来说，如功率半导体模块10的输入和输出功率，以便评估功率半导体模块10中的功率损坏程度。
根据本发明，损坏评估装置20：
-获得功率半导体模块的功率损耗，
-获得功率半导体模块的至少两个不同位置的温度，
-利用所确定的功率损耗和所获得的温度，估计功率半导体模块的至少两个不同位置之间的热模型，
-根据所估计的热模型和基准热模型，确定是否必须执行指示损坏程度或寿命预期的通知，
-如果所述确定步骤确定必须执行通知，则通知损坏程度或寿命预期。
图2表示根据本发明的功率半导体模块的架构的示例。
功率半导体模块10包括标记为100a和100b的两个管芯。管芯100a通过焊料层101a连接至铜层102a，并且通过焊线103a连接至另一铜层102c。管芯100b通过焊料层101b连接至铜层102b，并且通过焊线103b连接至铜层102a。铜层102处于在基板104上，举例来说，如陶瓷基板。
铜层105处于基板104的底部。铜层102、105和基板104形成直接键合铜(DBC：Direct Bonded Copper)。
DBC被焊接在通过热接面108固定在散热片109上的底板107上。
温度传感器111被固定在底板107上并提供温度TBP。
图3表示功率半导体模块的热模型的示例。
热模型例如由考厄网络表示，并且完全基于热瞬态响应来标识。
图3所示的热模型由电阻器RD、RC，RB及RH、三个电容器CDC、CCB以及CBH、电压发生器TAMB以及电流发生器PLOSS组成。
电阻器RD表示管芯100的热电阻，电阻器RC表示陶瓷基板的热电阻，电阻器RB表示底板107的热电阻，而电阻器RH表示散热片的热电阻。
电容器CDC表示管芯的热电容，电容器CCB表示陶瓷基板的热电容，而电容器CBH表示底板的热电容。
图4表示根据本发明的用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置的示例。
损坏评估装置20例如具有基于通过总线401连接在一起的组件的架构和由如图5所公开的程序控制的处理器400。
总线401将处理器400连接至只读存储器ROM 402、随机存取存储器RAM 403、输入/输出I/O IF接口405以及通知装置407。
存储器403包含旨在接收变量和与图5所公开的算法相关的程序指令的寄存器。
处理器400通过输入输出I/O IF 405接收例如感测温度、功率半导体模块10的输入和输出处的电功率。
处理器400可以命令通知装置407，以便通知功率半导体模块10的损坏程度，或者可以命令通知装置407以便通知功率半导体模块10的寿命预期。
只读存储器或可能的闪速存储器402包含与如图5中公开的算法有关的程序指令，所述程序指令在损坏评估装置20通电时去往随机存取存储器403。
损坏评估装置20可以通过由可编程计算机器执行一组指令或程序而以软件实现，所述可编程计算机器诸如为PC(个人计算机)、DSP(数字信号处理器)或微控制器；要不就通过诸如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)的机器或专用组件而以硬件实现。
换句话说，损坏评估装置20包括电路或包括电路的装置，其使损坏评估装置20执行与图5所公开的算法相关的程序。
图5表示根据本发明的用于确定功率半导体模块的损坏评估程度的算法的示例。
本算法在由处理器400执行该算法的示例中公开。
在步骤S500，处理器400检查是否到了评估功率半导体模块10的损坏评估程度的时间。
因为热模型随时间缓慢变化，所以在离散时刻执行评估。例如，所述时刻可以按固定时间间隔(例如每天、每周，或每月)或者按固定周期间隔(例如，连续操作1天后)来选择。
例如，如果功率半导体模块被嵌入列车或汽车中，那么所述时刻可以选择在开启或关闭包括该功率半导体模块10的产品时(例如，在每次出发之前)。
例如，所述时刻可以按根据对功率半导体模块10的健康状态的估计所定义的间隔来选择，使得当功率半导体模块10接近寿命终结时，更频繁地执行评估。
例如，所述时刻可以选择在负载电流突然变化时的时间，使得功率损耗信号表现出与列车应用中加速阶段的结束相对应的大频率内容，例如，当负载电流从某个值被修改为零时。
因为热模型随温度变化(因为热电阻和热电容是温度相相关的)，所以所述时刻可以基于环境温度和功率半导体模块10内的估计温度来选择。
如果到了评估功率半导体模块20的损坏评估程度的时间，则处理器400移动至步骤S501。否则，处理器400返回到步骤S500。
在步骤S501，处理器400命令输入输出I/O IF接口405以便获得测量值。
处理器400获得功率半导体模块10中的至少一个位置中的温度(如管芯温度TJ)，并且获得至少一个其它位置(如功率半导体模块10的底板)中的温度TBP。
一个位置通常可以靠近管芯，例如管芯本身的虚拟结温，而另一位置通常可能远离管芯，例如在基板上、在底板上，或者在散热片上。热模型对于这两个位置之间的功率组装件结构有效。
管芯本身内的温度测量(通常在虚拟结处)可以利用诸如NTC传感器之类的专用传感器或者位于管芯表面上的一个或几个二极管来执行，或者通过测量管芯本身的温度敏感电参数(TSEP)，诸如栅极阈值电压Vth、栅极电荷导通的持续时间、峰值栅极电流Igp或者任何其它温度相关电参数)来执行。在随着针对双极半导体的集电极到发射极电压(Vce)、针对单极半导体的漏极到源极电压(Vds)的高电流下进行温度估计的情况下，温度估计可能会因电气路径的潜在劣化而产生偏差，从而必须对该测量进行补偿以仅考虑结温。
通常利用专用传感器(如NTC传感器)来执行其它位置的温度测量。
在下一步骤S502，处理器400确定功率半导体模块10的功率损耗Ploss。
功率损耗Ploss是开关损耗和传导损耗的总和。例如，传导损耗对于双极晶体管来说，在晶体管导通期间等于Vce*Ice。Vce是晶体管的集电极与发射极之间的电压，并且Ice是在导通期间通过集电极和发射极的电流。
例如，开关时段期间的开关损耗是管芯开关频率与断开和接通能量损耗之和之间的乘积。
可以测量Vce、Ice，或者可以计算功率半导体模块10的输入功率与输出功率之间的差。
功率损耗可以例如通过测量负载电流、DC电压、导通期间的集电极-发射极电压、结温来确定。
功率损耗可以例如通过估计数据(如由更新的热模型估计的结温)来确定。在另一实施方式中，用于功率损耗计算的结温是测量的温度，该温度利用使用热模型的估计的过滤进行校正。
功率损耗可以例如通过在预定条件下操作功率半导体模块来确定。例如，频率通常是作为预定条件的参数。
功率损耗可以例如利用在查找表中可用的数据来确定，例如，作为电压和电流的函数的开关能量损耗查找表。这些查找表存储在ROM存储器402中。
在下一步骤S503，处理器500存储步骤S501和S502的结果。
在下一步骤S504，处理器400确定是否到了将数据收集步骤中断的时间。
数据收集步骤具有超过热模型的最慢时间常数的持续时间，通常大于一分钟。
如果到了将数据收集步骤中断的时间，则处理器移动至步骤S505。否则，处理器400返回到步骤S501。
在步骤S505，处理器在存储器中读入在步骤S503存储的数据。
在步骤S506，处理器500检查所收集的数据是否适合于更新热模型。例如，功率损耗信号的频率内容可以利用离散傅里叶变换来评估。如果频率内容包括多个频率，则所收集的数据适合于更新热模型。在另一示例中，评估功率损耗变化的幅度。如果该幅度变化很重要，例如，幅度变化是最小值的十倍，则所收集的数据适合于更新热模型。
图6a、图6b及图6c中公开了所收集的数据的例子。
图6a、图6b及图6c表示根据本发明的由用于估计功率半导体模块的损坏程度的装置所使用的数据。
图6a表示收集步骤期间的速度测量。
水平轴表示以秒为单位表达的时间，而垂直轴表示产品的千米每小时的速度，即，电动车辆EV包括用于确定功率半导体模块的损坏评估的装置。
当电动车辆制动或加速时，如图6b所示，功率损耗变化是重要的。
图6b表示收集步骤期间的功率损耗变化。
水平轴表示以秒为单位表达的时间，而垂直轴表示以瓦特为单位表达的功率损耗。
如图6c所示，功率损耗的重要变化会产生测量温度的重要变化。
图6c表示收集步骤期间的温度变化。
水平轴表示以秒为单位表达的时间，而垂直轴表示以摄氏度为单位表达的温度。
标记为60的曲线表示管芯温度的变化，而标记为65的曲线表示底板温度。
根据特定特征，在该步骤，处理器400过滤数据以便去除噪声。例如，处理器400使用对于高斯噪声最佳的卡尔曼(Kalman)滤波器。该过滤利用关于热模型、关于功率损耗，以及关于其它位置的温度的信息来执行，以预测热模型的状态并预测结温。将所预测的结温与测量的温度进行比较，来校正热模型的状态并计算结温的校正值。所测量的结温的校正值因此比原始数据的噪声小。
如果所收集的数据适合更新热模型，则处理器400移动至步骤S507。否则，处理器400移动至步骤S511。在步骤S511，处理器400删除在步骤S503存储的数据并且移动至步骤S500。
在步骤S507，处理器400根据先前被过滤或未过滤数据确定热模型。
热模型是所谓的福斯特(Foster)模型，或者所谓的考厄模型，或更一般地说，输入X(t)是功率损耗Ploss(t)和至少一个温度(通常为管芯的远距离位置处的温度)并且输出是估计Yest(t)的传递函数。Ymes(t)是结处或者结与管芯的远距离位置之间的热路径中的界面处的过滤或未过滤的至少一个测量的温度。热模型结构M预定义有一定数量的极点和零点，例如对应于具有预定义阶数的福斯特模型或考厄模型。利用参数矢量θ以参数来表示热模型结构M(θ)。参数具有预定义的初始值，并且例如可以表示热电阻、热电容或热时间常数的值。通常，对于考厄模型的情况，为了减少参数的数量，热电容可以是恒定的预定义值，而关键界面的热电阻是可更新的参数。
如果半导体功率模块由几个管芯组成，则该方法可以应用于一个、几个，或全部管芯。可以使用几个热模型，或者可以使用具有同样多的输入和输出的单个热模型。半导体功率模块的剩余寿命根据最弱管芯的健康状况来考虑。
图7表示功率半导体模块的热模型的频率响应的示例。
水平轴表示频率，而垂直轴表示幅度和相位。
曲线75和70分别示出了不同频率的幅度和相位的变化。
由于热模型具有多个极点，频率响应表现出参数θ具有不同权重的不同区域。可以利用至少同样多的信号频率内容来检索所有参数θ。
处理器400通过确定产生最小估计误差ε(t,θ)＝Ymes(t)-Yest(t|θ)的参数矢量θ来更新热模型。
参数θ是包含考厄模型的热电阻和热电容的不同值的矢量。
参数矢量θ例如可以用最小二乘法来确定。执行该识别需要执行几个步骤。
处理器400确定第一估计误差ε(t,θ)，过滤估计误差以便执行频率加权，例如，利用稳定的线性滤波器L(q):εF(t,θ)＝L(q)ε(t,θ)，确定范数，举例来说，如最小均方范数，VN(θ)＝1/N*sum(t＝1:N,l(εF(t,θ)))，其中，l(.)是标量值(通常为正函数)，而N是数据样本的数量。处理器400通过最小化θ’＝arg min VN(θ)来估计更新的θ'，其中，arg min是函数的最小化自变量。
例如，处理器400通过利用诸如最大似然法的统计方法确定更新的参数向量θ'来更新热模型。在下一步骤S508，处理器400分析在步骤S507获得的热模型。
在一个实施方式中，处理器400将在步骤S507获得的热模型与存储在存储器403中的基准热模型进行比较。
基准热模型例如是可以离线定义的初始热模型，例如，在功率半导体模块调试期间或者根据在功率半导体模块的寿命开始时的初始标识来定义。
热模型参数的更新值被定义和比较。热模型比较包括以下步骤：评估该热模型在时间t0的基准参数值θref与在时间t的更新参数值θ(t)之间的误差：err＝θref-θ(t)，过滤该误差，将过滤后的误差转换成一个或几个距离。例如，一个距离提供关于一个故障模式的信息。通常，当使用考厄模型时，参数具有物理意义，并且一个参数例如可以表示特定焊料层的热电阻，而第二参数可以表示另一层(例如，陶瓷基板)的热电阻阻。参数的演变被独立地考虑以在故障模式之间进行区分。
在另一实施方式中，基准热模型参数与更新的热模型参数之间的距离通过可采取不同形式的算法来处理。例如，处理器400执行该距离的外推，以便定义该距离与阈值之间的交叉点的时间。
在这种情况下，使用存储器中存储的所确定的距离的历史。例如，使用对所确定的距离的选择。对所确定的距离的选择的演变可以拟合至该距离的典型演变的模型。
通常，本发明使用对损坏程度和位置的估计来预测损坏传播链。例如，底板与DBC之间的热电阻增加会增加管芯附接上的热应力，从而加速其老化。因此，本发明基于关于所有距离的信息来外推距离。
例如，可以从外推中去除参数快速演变的初始“建立阶段”。
该外推基于用于确定功率半导体模块的损坏评估的模型。该模型可以是物理的或经验性的，即，来自由其它系统提供的数据。
该模型可以利用有关基准功率半导体模块的功率循环实验来预先建立。该模型可以在产品的操作期间更新。
例如，处理器400将所述距离与阈值进行比较，并且如果距离中的至少一个高于阈值，则处理器400移动至步骤S510以便生成警告或者进行剩余寿命估计。
使用与基准模型相对的重要偏差来定位半导体功率模块结构内的发展中的故障。然后将该信息应用于外推模型。该外推模型因此能够预测损坏传播链。该外推模型可以通过功率循环测试根据基准功率模块预先建立。
因此，以更大的准确度估计故障传播似然度和剩余寿命。
在步骤S510，处理器400命令通知装置407，以便通知功率半导体模块10的损坏程度，或者可以命令通知装置407以便通知功率半导体模块10的寿命预期。
通知可以采取可发送给用户或产品的主控制器的电信号的形式。该电信号提供了有关故障初现的信息，或有关故障前的剩余时间的信息。
自然地，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对上述本发明的实施方式进行许多修改。

Claims (10)

1.一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的方法，所述功率半导体模块包括以机械方式、热方式及电方式附接至由多个不同材料层组成的基板的至少一个管芯，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
-获得所述功率半导体模块的功率损耗；
-获得所述功率半导体模块的至少两个不同位置的温度；
-利用所确定的功率损耗和所获得的温度，估计所述功率半导体模块的所述至少两个不同位置之间的热模型；
-根据所估计的热模型和基准热模型，确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知；以及
-如果所述确定步骤确定必须执行所述通知，则通知损坏的程度和位置或者所述寿命预期。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述温度的位置至少是底板以及至少一个管芯的结。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述热模型是考厄模型。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：确定执行所述功率半导体模块的损坏程度或寿命预期的估计的时刻，所述时刻确定步骤是周期性的，或者是包括所述功率半导体模块的产品被开启的时候，或者取决于先前确定的寿命预期的可变周期或者是所述功率半导体模块所提供的电功率突然地或根据温度而变化的时候。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，获得功率损耗和温度的步骤在给定持续时间期间反复地执行，并且所述方法还包括以下步骤：
-检查在所述给定持续时间期间获得的所述功率损耗是否适于所述热模型估计；
-只有在所述给定持续时间期间获得的所述功率损耗适于所述热模型估计，才执行所述热模型估计。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，估计所述热模型的步骤通过以下步骤执行：
-确定估计误差；
-对所述估计误差进行滤波；
-确定所述估计误差的范数；以及
-通过选择使所述估计误差的所述范数最小的参数矢量，确定包括所述热模型的值的所述参数矢量。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基准模型在所述功率半导体模块的调试期间确定，或者通过所述功率半导体模块的寿命开始时的初始辨识来确定。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所估计的热模型和所述基准热模型来确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知的步骤通过以下步骤执行：
-评估基准参数值与所确定的参数值之间的误差；
-对所述误差进行滤波；以及
-将滤波后的误差转换成一个或几个距离，所述一个或几个距离是针对与所述基准模型的值的偏差的度量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述距离被外推，以便限定外推距离等于阈值的时间。
10.一种对功率半导体模块的损坏程度或寿命预期进行估计的装置，所述功率半导体模块包括以机械方式、热方式及电方式附接至由多个不同材料层组成的基板的至少一个管芯，其特征在于，所述装置包括：
-用于获得所述功率半导体模块的功率损耗的装置；
-用于获得所述功率半导体模块的至少两个不同位置的温度的装置；
-用于利用所确定的功率损耗和所获得的温度来估计所述功率半导体模块的所述至少两个不同位置之间的热模型的装置；
-用于根据所估计的热模型和基准热模型来确定是否必须执行指示所述损坏程度或所述寿命预期的通知的装置；以及
-用于在所述确定步骤确定必须执行所述通知的情况下通知损坏的程度和位置或者所述寿命预期的装置。
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