CN113646647B - 用于评估转换器的热负载的方法 - Google Patents

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Abstract

用于评估在运行中承受负载的半导体结构组件、特别是驱动转换器的损坏状态的方法，半导体结构组件包括至少一个设置在承载结构(2)上或中的半导体结构元件(1)，其中，不仅能够为整个半导体结构组件估计损耗的寿命，而且也能够探测半导体结构组件的意外的或不期望的负载状态并继而探测残留寿命的过早减少。由此已经在半导体结构组件运行期间就能够实现持续的负载评估，其允许及时的干预。

Description

用于评估转换器的热负载的方法
技术领域
本发明涉及用于评估在运行中承受负载的半导体结构组件、特别是驱动转换器的损坏状态的方法，半导体结构组件包括至少一个设置在承载结构上或中的半导体结构元件，其中，将在半导体结构元件内出现的温度以时间序列的形式求取为高周期性负载-时间曲线，给该高周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第一损坏特征值LCPC；并且将在承载结构中出现的温度以时间序列的形式求取为低周期性负载-时间曲线，给该低周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第二损坏特征值LCTC。
背景技术
半导体结构元件在经典结构方式中包含一个或多个不同掺杂的区域用于实现其功能，例如作为二极管或晶体管。在其运行期间生成损耗功率，该损耗功率导致半导体结构元件的发热，该发热通常借助于相关的半导体结构元件的阻挡层温度量化。但在下文中半导体结构元件不仅理解为各个构件如二极管或晶体管，而且也理解为集成电路形式的多个电气连接的半导体结构元件的组合。这样的半导体结构元件也称为“芯片(Chip)”(英语：“die”)。该芯片保持在承载结构上或中，该承载结构实现至半导体结构元件的电流引导并且将由半导体结构元件输出的热吸收并导出。由半导体结构元件和承载结构组成的布置结构在下文中称为半导体结构组件。这样的承载结构的示例是电路板，半导体结构元件大多以封装芯片的形式固定在该电路板上且被电气触通。一种可能的承载结构的另一示例是DCB(直接覆铜(direct copper bonded))基板，半导体结构元件大多以未封装芯片(“裸片(bare dies)”)的形式固定在该DCB基板上并且与焊线连接。此外特别是为了制造功率模块而已知嵌入式技术，其中将半导体结构元件如例如MOSFET或IGBT嵌入承载结构中(例如“p2-封装(p2-Pack)”)。承载结构通常具有底板，其设有冷却体，以便导出在承载结构中存在的热。
在半导体结构元件运行期间在多种应用中基于由线路和开关损耗引起的热生成而产生问题，所述热生成向半导体结构元件和承载结构施加热负载。该热负载可降低半导体结构组件的寿命且直至导致涉及的半导体结构组件的故障。一个示例例如是用于电机或发电机的驱动转换器。半导体结构元件的热负载在此一方面与涉及的半导体结构元件运行时的运行条件有关，另一方面与半导体结构元件自身的设计有关。
因为该热负载可降低半导体结构组件的寿命，因此出现了半导体结构组件的故障概率并继而运行安全的问题。在此期望具有用于评估在运行中承受负载的半导体结构组件的热损坏状态的方法，该方法允许推断出半导体结构组件的损耗的寿命。借助于这样的方法可以优化例如维护间隔。但是这样的方法的另一使用可能也在于探测不期望的或者在制造商方面意外的负载状态，例如由于在用户方面的负载不合适，亦或由于半导体结构元件的设计错误。理想情况下，用户已经在运行期间获得关于热损坏状态的反馈，以便可以已经及早地为半导体结构组件的较长的、故障安全的运行采取预防措施，例如借助于改变涉及的半导体结构组件的运行参数或更换涉及的半导体结构组件。损坏状态在此在一定程度上是半导体结构组件的过去和当前的热负载的整合。
对半导体结构组件的运行安全的要求在此有时非常高。在航空业中例如通常预定在100000飞行小时的情况下超过24年的故障安全性。在汽车工业中通常预定在10000运行小时的情况下15年的故障安全性(这相应于例如300000公里的行驶功率)。在工业驱动的情况下，对故障安全的运行时间的预定通常为在满负荷情况下的5-20年或60000运行小时。已知的用于评估半导体结构组件的残留寿命的方法大多基于计数器，其例如探测接通和关断过程的次数或运行时间且与预定的值比较，以便估计剩余的寿命。然而，接通和关断过程的次数或运行时间仅允许受限地推断半导体结构组件的实际热负载且因此仅仅提供不可靠的结果。
因此，在半导体结构元件的制造商方面尝试根据负载测试来求取半导体结构元件的寿命，且给用户提供由负载测试获得的关于半导体结构元件的预期寿命的信息。例如可以将在这样的测试中得到的阻挡层温度与涉及的半导体结构元件的预期寿命相互关联。在运行过程中阻挡层温度越高，那么寿命也将越短。但是该方法的前提在于，在制造商方面负载测试过程中的负载可与通过用户实际运行中的负载进行比较，但是大多不是这样的情况。实际上，半导体结构组件的运行有时在与制造商所期望的运行条件完全不同的运行条件下进行。
再者出现如下问题：不仅半导体结构元件具有故障的危险，而且半导体结构组件的承载结构也具有故障的危险。因为半导体结构组件由具有不同热特性、特别是不同热膨胀系数的材料制造，所以基于随时间变化的负载可以导致机械应力状态。周期性的热负载因此可以引起机械损坏、如例如层分离、连接端分离或疲劳断裂。这些负载因此也必须在对在运行中承受负载的半导体结构组件的热负载状态的评估中考虑，以便获得对残留寿命的可靠估计。
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种用于评估在运行中承受负载的半导体结构组件的损坏状态的方法，其不仅能实现为整个半导体结构组件估计损坏状态，而且也充分准确地探测半导体结构组件的意外的或不期望的负载状态并继而探测半导体结构组件的残留寿命的过早减少。该方法在此应能够已经在半导体结构组件运行期间实现持续的负载评估。该目的本发明的特征实现。
本发明涉及一种用于评估在运行中承受负载的半导体结构组件、特别是驱动转换器的损坏状态的方法，所述半导体结构组件包括至少一个设置在承载结构上或中的半导体结构元件，其中，将在半导体结构元件内出现的温度Tj以时间序列的形式求取为高周期性负载-时间曲线，给该高周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第一损坏特征值LCPC；且将在承载结构中出现的温度TC以时间序列的形式求取为低周期性负载-时间曲线，给该低周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第二损坏特征值LCTC。在此按照本发明提出，将用于识别半导体结构组件的高周期性的实际运行状态范围的第一损坏特征值LCPC通过比较第一损坏特征值LCPC与预定的第一参考值LCPC,ref配置给用于半导体结构组件的高周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；且将用于识别半导体结构组件的低周期性的实际运行状态范围的第二损坏特征值LCTC通过比较第二损坏特征值LCTC与预定的第二参考值LCTC,ref配置给用于半导体结构组件的低周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；以及随后，假如不仅高周期性的而且低周期性的实际运行状态范围相应于不紧要的运行状态范围，那么生成第一显示信号；假如高周期性的或低周期性的实际运行状态范围相应于紧要的运行状态范围且两者均不相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第二显示信号；以及假如高周期性的或低周期性的实际运行状态范围相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第三显示信号；其中：
-)在半导体结构组件运行期间第一参考值(LCPC,ref)以及第二参考值(LCTC,ref)的时间曲线分别是预定的单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1；以及
-)在转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的高周期性负载-时间曲线重复求取第一损坏特征值(LCPC)且与第一参考值(LCPC,ref)比较；以及
-)在转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的低周期性负载-时间曲线重复求取第二损坏特征值(LCTC)且与第二参考值(LCTC,ref)比较，以便分别生成对于当前负载状态的显示信号。
因此按照本发明，为了基于热负载评估半导体结构组件的损坏状态(该损坏状态在下文中也称为热损坏状态)，区分基于高周期性负载与低周期性负载的累积损坏。在此其分别是随时间变化的热负载，其振动周期(在下文中也称为负载周期)不同快地进行，其中，高周期性负载的振动周期比低周期性负载的振动周期更快地进行。振动周期的特征化和损坏特征值的推导的概念本身在材料科学中形成，其中使得材料经受振动负载且对其疲劳性进行评估。在此，材料例如在持续振动试验中周期性加载拉力和/或压力，其中也谈及循环数。具有高负载变换的周期性负载在此称为高周期性的疲劳，具有低负载变换的周期性负载称为低周期性的疲劳。在此观测到：材料的静态机械特征值如屈服强度或抗拉强度对于强度计算几乎不合适或者仅有条件地合适。取而代之地，必须考虑周期性的强度数据，其在所谓的韦勒试验中被求取且在/>图中图示为/>曲线。此外，在材料科学中发展出如下模型，由该模型导出寿命方程，该寿命方程根据周期性的强度数据允许大多以振动周期数的形式计算构件的寿命。这些模型大多依据/>曲线且借助于幂方法对其进行描述。在材料科学中已知的Coffin-Manson模型例如建立塑性延展与寿命之间的关系，其中，塑性延展设有指数和系数，这两者都可以根据实验或通过模拟确定。
按照本发明将材料科学的这些概念转移到半导体结构组件的热损坏的评估上，其中当然不考虑半导体结构组件的机械振动的循环数，而是温度的循环数。按照本发明，此外采用在半导体结构元件内出现的温度和在承载结构中出现的温度的循环数。在半导体结构元件内出现的温度通常是阻挡层温度，而在承载结构中出现的温度例如是在承载结构的底板上测量的温度。
首先讨论在半导体结构元件内出现的温度Tj，其通常是阻挡层温度且在下文中也称为“内部”温度Tj。内部温度Tj首先基于由于通过半导体元件的电气通过电流引起的损耗功率。因为半导体结构元件的负载通常在时间上随着电流周期且在驱动转换器的情况下也随着电机转数变化，所以例如阻挡层温度并继而整个半导体结构元件的温度负载也显示出时间相关性。在电气负载期间内部温度Tj升高且在电气负载结束时达到最大温度Tj,max。内部温度Tj随后又下降且在新负载开始之前达到最小值Tj,min。差是温升ΔTj。此外也可以形成平均值Tj,m。负载周期的数量在下文中以Nj表示，其中直至半导体结构元件故障的负载周期最大数量称为Nj,f。温升ΔTj和平均值Tj,m可以在半导体结构元件运行期间求取。由这些值可以导出最大数量Nj,f，为此可用不同的且本身已知的数学模型，如还将对此进一步所阐明的。由该最大数量Nj,f可以导出第一损坏特征值LCPC，其表示半导体结构元件的损耗寿命，如同样还将对此进一步所阐明的。半导体结构元件的故障例如可以由于半导体自身的损坏引起，但是也可以由于焊线的分离引起，或者由于芯片在承载结构上的焊接部位的损坏引起。
随后，讨论在半导体结构元件之外在承载结构中出现的温度TC，其在下文中称为“外部”温度TC。半导体结构元件通常固定在承载结构上或中，使得优化从半导体结构元件到承载结构的热传输，以便有效导出热且例如供给冷却体。由此也导致承载结构的发热，该发热按照本发明根据在承载结构中出现的外部温度TC表征，例如根据在承载结构的底板上测量的温度TC表征。承载结构的外部温度TC也具有周期性的走向，但其基于结构的更高的热容通过比半导体结构元件的内部温度Tj更慢的变化表示。尽管如此，也可以对于外部温度TC求取最大值Tc,max、最小值Tc,min、温升ΔTC以及平均温度TC,m。对于承载结构的负载周期的数量在下文中以NC表示，其中，直至承载结构故障的负载周期最大数量称为NC,f。温升ΔTC和平均值TC,m可以在半导体结构元件运行期间求取。由这些值可以导出负载周期最大数量NC,f，可用为此如上所述的不同的且本身已知的数学模型，如还将对此进一步所阐明的。由该最大数量NC,f可以导出第二损坏特征值LCTC，其表示承载结构的损耗寿命，如同样还将对此进一步所阐明的。承载结构的故障例如可以由于承载结构内焊接部位的损坏或者由于在承载结构与冷却体之间的热接口的损坏引起。
按照本发明，随后，用于识别半导体结构组件的高周期性的实际运行状态范围的第一损坏特征值LCPC配置给用于半导体结构组件的高周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；且用于识别半导体结构组件的低周期性的实际运行状态范围的第二损坏特征值LCTC配置给用于半导体结构组件的低周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围。
随后需要如下标准，根据该标准进行半导体结构组件的损坏状态的评估和显示。按照本发明为此提出，假如不仅高周期性而且低周期性的实际运行状态范围相应于不紧要的运行状态范围，那么生成第一显示信号；假如高周期性或低周期性的实际运行状态范围相应于紧要的运行状态范围且两者均不相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第二显示信号；以及假如高周期性或低周期性的实际运行状态范围相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第三显示信号。该标准因此设定，总是高周期性或低周期性的实际运行状态范围中的更高者确定负载状态的评估以及显示信号。第一显示信号例如可以是绿色的发光信号，第二显示信号例如可以是黄色的发光信号，且第三显示信号例如可以是红色的发光信号。
优选地，与不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围的配置通过比较第一损坏特征值LCPC与预定的第一参考值LCPC,ref以及通过比较第二损坏特征值LCTC与预定的第二参考值LCTC,ref进行，其中，假如相应的损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围之下，那么分别存在不紧要的运行状态范围；假如损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围内，那么分别存在紧要的运行状态范围；以及假如损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围之上，那么分别存在过紧要的运行状态范围。参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围例如可以位于参考值LCPC,ref、LCTC,ref的80-100％的值范围中。假如例如第一损坏特征值LCPC小于第一参考值LCPC,ref的80％，那么在该情况下存在不紧要的运行状态范围。假如第一损坏特征值LCPC位于第一参考值LCPC,ref的80-100％的偏差范围内，那么存在紧要的运行状态范围。假如第一损坏特征值LCPC位于第一参考值LCPC,ref之上，那么存在过紧要的运行状态范围。后者表示半导体结构组件的意外强的负载，应通知用户可以通过适合的方式对其进行干预。当然也可以通过用于偏差范围的其他百分比偏差的形式选择不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；再者对于高周期性和低周期性负载可以分别选择不同的百分比偏差用以确定不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围。
随后，提出优选的方法用于求取损坏特征值LCPC、LCTC和参考值LCPC,ref、LCTC,ref。
为了求取第一损坏特征值LCPC优选提出，分析处理算法包括：根据高周期性负载-时间曲线实施的雨流计数，借助于该雨流计数对于在半导体结构元件内出现的温度Tj计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTj的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f，其中，第一损坏特征值LCPC是对于在半导体结构元件内出现的温度Tj的特定数量级的温升ΔTj的频率与对于同样的数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f的商之和。借助于雨流计数分离负载-时间曲线的各个循环数(闭合的滞后回线)，并且计取其频率，为此可用适合的软件。所提出的雨流计数方法已经证明为相比于要分析的负载-时间曲线的采样率非常鲁棒且在本发明的范围中提供矩阵，在该矩阵中对于温升ΔTj的不同数量级给出其出现的相应频率。数量级也可以称为等级，这些等级配置有求取的温升ΔTj。提及的商的求和是已知为“矿工规则”的方法的改型。在此前提是，每个负载周期引起累积的损坏，其中较小的温升ΔTj相比于较大的温升ΔTj引起相对较小的损坏。如果特定温升ΔTj的频率与对于涉及的温升ΔTj的计算的负载周期最大数量Nj,f相关，那么产生用于寿命消耗的特征值。温升ΔTj的每个数量级的该消耗之和产生第一损坏特征值LCPC，其在半导体结构组件运行期间不断增大且在达到最大寿命时采取值1。
对于通过计算求取对于特定数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f提出：由对于在半导体结构元件内出现的温度Tj的特定数量级的温升ΔTj首先求取对于涉及的数量级的在半导体结构元件内出现的温度Tj的平均值Tj,m，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f按照如下公式计算：
Nj,f＝A·ΔTj α·exp(c/(kB·Tj,m))，
其中，A、c和α是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
所提出的公式关于项A·ΔTj α涉及已经提及的Coffin-Manson模型，但该项按照提出的模型扩展一个幂函数，该幂函数包含活化能c和Boltzmann常数kB。根据给出的公式可以对于为温升ΔT给定的值和对于温升ΔT的每个数量级的平均值Tm计算用于高周期性负载的负载周期最大数量Nj,f，直至半导体结构组件失效。平均值Tm的求取在已知的温升ΔT的情况下根据如下公式进行：
Tm＝Tmin+(Tmax-Tmin)/2。
为了求取用于第一损坏特征值LCPC的第一参考值LCPC,ref可以通过类似的方式进行，但采用期望的高周期性的参考负载-时间曲线，且根据期望的高周期性的参考负载-时间曲线实施雨流计数，借助于该雨流计数对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTj,ref的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj,ref的负载周期最大数量Nj,f,ref，其中，第一参考值LCPC,ref是对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的特定数量级的温升ΔTj,ref的频率与对于同样的数量级的温升ΔTj,ref的负载周期最大数量Nj,f,ref的商之和。为了求取对于每个数量级的温升的负载周期最大数量Nj,f,ref，又可以首先由对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的特定数量级的温升ΔTj,ref求取对于涉及的数量级的在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的平均值Tj,m,ref，且通过计算求取对于每个数量级的温升(ΔTj,ref)的负载周期最大数量Nj,f,ref按照如下公式计算：
Nj,f,ref＝A·ΔTj,ref α·exp(c/(kB·Tj,m,ref))，
其中，A、c和α是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
第一参考值LCPC,ref的该求取对于特定应用情况仅进行一次，更确切而言通常在驱动转换器的制造商方面进行。在考虑在半导体结构组件运行期间参考值LCPC,ref的时间曲线的情况下产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，且其存储在转换器的微处理器的存储器中。相比之下，第一损坏特征值LCPC的求取在转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的高周期性负载-时间曲线重复且与第一参考值LCPC,ref比较，以便生成对于当前负载状态的显示信号。在考虑在半导体结构组件运行期间第一损坏特征值LCPC的时间曲线的情况下同样产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，但是其可以比第一参考值LCPC,ref的函数更陡或更平。假如其更陡，那么相应的转换器比期望情况更强地加载，从而可以认为半导体结构组件提早故障。假如其更平，那么相应的转换器比期望情况更小地加载，从而可以认为半导体结构组件一直安全运行至期望的最高寿命。
为了求取第二损坏特征值LCTC提出类似的方法，即：分析处理算法包括：根据低周期性负载-时间曲线实施的雨流计数，借助于该雨流计数对于在承载结构中出现的温度TC计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTC的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f，其中，第二损坏特征值LCTC是对于在承载结构中出现的温度TC的特定数量级的温升ΔTC的频率与对于同样的数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f的商之和。
对于求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f，又可以首先由对于在承载结构中出现的温度TC的特定数量级的温升ΔTC求取对于涉及的数量级的在承载结构中出现的温度TC的平均值TC,m，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f按照如下公式计算：
NC,f＝B·ΔTC β·exp(d/(kB·TC,m))，
其中，B、d和β是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
为了求取用于第二损坏特征值LCTC的第二参考值LCTC,ref可以通过类似第一参考值LCPC,ref的方式进行，但采用期望的低周期性的参考负载-时间曲线，且根据期望的低周期性的参考负载-时间曲线实施雨流计数，借助于该雨流计数对于在承载结构中出现的温度TC,ref计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTC,ref的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref，其中，第二参考值LCTC,ref是对于在承载结构中出现的温度TC,ref的特定数量级的温升ΔTC,ref的频率与对于同样的数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref的商之和。
为了求取对于每个数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref，又可以由对于在承载结构中出现的温度TC,ref的特定数量级的温升ΔTC,ref求取对于涉及的数量级的在承载结构中出现的温度TC,ref的平均值TC,m,ref，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref按照如下公式计算：
NC,f,ref＝B·ΔTC,ref β·exp(d/(kB·TC,m,ref))，
其中，B、d和β是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
第二参考值LCTC,ref的该求取对于特定应用情况又仅进行一次，更确切而言通常在驱动转换器的制造商方面进行。在考虑在半导体结构组件运行期间第二参考值LCTC,ref的时间曲线的情况下又产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，且其存储在转换器的微处理器的存储器中。相比之下，第二损坏特征值LCTC的求取在转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的低周期性负载-时间曲线重复且与第二参考值LCTC,ref比较，以便生成对于当前负载状态的显示信号。在考虑在半导体结构组件运行期间第二损坏特征值LCTC的时间曲线的情况下同样产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，但是其可以比第二参考值LCTC,ref的函数更陡或更平。假如其更陡，那么相应的转换器比期望情况更强地加载，从而可以认为半导体结构组件提早故障。假如其位于参考曲线之下，那么相应的转换器比期望情况更小地加载，从而可以认为半导体结构组件一直安全运行至期望的最高寿命。
附图说明
在下文中根据各实施例借助于附图进一步阐明本发明。在附图中：
图1示出半导体结构组件的可能的实施形式的示意图；
图2示出用于阐明在半导体结构组件运行期间在半导体结构元件和承载结构的热加载的过程中的负载周期的示意图；以及
图3示出用于阐明按照本发明的方法的实施形式的方框图。
具体实施方式
首先，参照图1，图1示出包括半导体结构元件1和承载结构2的半导体结构组件的一个可能的实施形式的示意图。承载结构2在示出的实施例中包括DCB基板，未封装芯片(“裸片”)形式的半导体结构元件1固定在其上且与焊线3连接。DCB基板包括陶瓷绝缘体4、例如氧化铝或氮化铝，铜层5以高温熔化和扩散方法施加到其上且耐粘附地与陶瓷绝缘体4连接。DCB基板基于厚的铜金属化示出了高的可电流加载性且特别是适合使用在高功率半导体模块中。半导体结构元件1在陶瓷绝缘体4的一侧上通过焊接部位6固定在铜层5上。在与半导体结构元件1相反的那侧上，底板7通过另外的焊接部位6固定在陶瓷绝缘体4的铜层5上，所述底板通过热接口8与冷却体9连接。如由按照图1的结构可见，半导体结构组件由具有不同热特性、特别是不同热膨胀系数的材料制造。因此基于随时间可变的负载可以导致机械应力状态，其加载半导体结构组件。周期性的热负载因此可以引起机械损坏，如例如层分离、连接端分离或疲劳断裂。半导体结构元件1的故障例如可以由于半导体自身的损坏引起，但是也可以由于焊线3的分离引起，或者由于半导体结构元件1在承载结构2上的焊接部位6的损坏引起。承载结构2的故障例如可以由于承载结构内焊接部位6的损坏引起或者由于在底板7与冷却体9之间的热接口8的损坏引起。
半导体结构组件的热负载在运行期间示出随时间变化的周期性，这可归因于电气负载IP的随时间的变化且在驱动转换器的情况下也归因于机器的转数。热负载的该负载周期根据图2阐明。在电气负载(“ton”)期间温度T升高且在电气负载结束时达到最大温度Tmax。温度T随后又下降(“toff”)且在开始新的负载之前达到最小值Tmin。差是温升ΔT。此外也可以求平均值Tm。
在本发明的范围中考虑用于两个不同温度的负载周期，其中不同快慢地发生变化，亦即以用于在半导体结构元件1内出现的温度Tj的相对快地变化的高周期性负载-时间曲线的形式以及以用于在承载结构2中出现的温度TC的相对慢地变化的低周期性负载-时间曲线的形式。在半导体结构元件1内出现的温度Tj通常是阻挡层温度，而在承载结构2中出现的温度TC例如是在承载结构2的底板7上测量的温度。
在承载结构2的底板7上测量的温度TC可容易地测量且以低周期性负载-时间曲线的形式给出，如简化地在图2中所示。当然，实际的负载-时间曲线更复杂地构成且例如示出分别具有不同温升和不同周期的多个负载周期的叠加。
作为在半导体结构元件1内出现的温度Tj的阻挡层温度不可进行直接的温度测量。然而，可以在别处测量尽可能代表阻挡层温度的温度，以便随后可以推断阻挡层温度。为此，用户可以依靠不同的热模型。因此例如有一些详细的热模型，其是利用开关频率、亦即利用几千赫兹(kHz)的更新率重新计算的。具有较低更新率的简化热模型也是可用的，其当然也具有较低的准确度。
另一种可能在申请人的文献AT 518.115中描述。在此在第一步骤中，由电路参数Si(i＝1,2...N)计算在电流周期上求平均的损耗功率，且由该损耗功率借助于本身已知的热模拟模型求取热负载的在电流周期上求平均的平均值。在第二步骤中，由用于电路参数Si的预定的内插函数求取用于热负载的在电流周期上求平均的平均值对于在电流周期期间热负载的最大值的校正值，其中，热负载的最大值是热负载的在电流周期上求平均的平均值和校正值的和或积。损耗功率可以由在电流周期上基本上与时间无关的电路参数Si求取。为了创建所述内插函数，可以借助于本身已知的用于组合预期的电路参数Si的热模拟模型而点式地求取热负载与平均值的最大偏差且通过与平均值的比较求取校正值，其中，用于电路参数Si的选定组合的选定校正值是内插函数的支点。借助于该方法一方面可以尽可能保持本身已知的热模拟模型的准确度，但其中避免在电路运行期间高运算能力的必要性。取而代之地，在电路运行期间仅需由电路参数Si的基本上与时间无关的平均值计算损耗功率以及随后计算热负载的平均值，其中在此涉及相对简单的运算操作。然而，为了充分准确地估计热负载，也可考虑上述的变化负载。这些变化负载在所提出的方法的范围中借助于内插函数检测，该内插函数预先(离线地)对于每个与该变化负载相关的电路参数Si来确定且对于每个半导体结构元件存储在相应的处理器的存储单元中，该处理器通常原本就在功率电路中提供。但是在此变化负载未以其时间相关性实行，而是仅仅从平均值出发求取用于计算最大值的校正值，其方式是借助于本身已知的用于组合预期的电路参数Si的热模拟模型而点式地计算热负载与平均值的最大(正)偏差且将其作为内插函数的支点提供在库中。在电路运行期间，对于具体的电路参数Si借助于该内插函数求取校正值以用于计算最大值。该过程也可相对快地且在电路运行期间没有大的运算能力地实现。基于在电路运行期间小的运算耗费，借助于所提出的方法也存在如下可能性，即也多次地在运行期间确定每个半导体结构元件1的热负载。
该计算的结果能够在高周期性负载-时间曲线中示出，如简化地在图2中所示。当然，实际的负载-时间曲线更复杂地构成且例如示出分别具有不同温升和不同周期的多个负载周期的叠加。
由此求取的用于在半导体结构元件1内出现的温度Tj的高周期性负载-时间曲线和由此求取的用于在承载结构2中出现的温度TC的低周期性负载-时间曲线是如随后根据图3阐明的按照本发明的方法的初始点。高周期性和低周期性负载-时间曲线的求取在此发生在图3的以“热模型”表示的第一方框中。
这些负载-时间曲线分别经历雨流计数。在高周期性负载-时间曲线的情况下，借助于雨流计数对于在半导体结构元件内出现的温度Tj计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTj的频率。结果是一个矩阵，在该矩阵中用于温升ΔTj的不同数量级配置有相应的频率。高周期性负载-时间曲线在半导体结构组件运行期间以预定的间隔进行求取和分析，其中，随时间合计特定数量级的温升ΔTj的频率。由此求取的频率可以与对于特定数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f相关。对于每个数量级可求取的商可随后在所有数量级上合计且产生如下值，该值在半导体结构组件运行开始很小且在半导体结构组件的运行时间期间接近值1。该值是第一损坏特征值LCPC。
为了通过计算求取对于特定数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f，可以首先由对于在半导体结构元件内出现的温度Tj的特定数量级的温升ΔTj首先求取对于涉及的数量级的在半导体结构元件内出现的温度Tj的平均值Tj,m。随后可以按照如下公式计算对于每个数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f的通过计算的求取：
Nj,f＝A·ΔTj α·exp(c/(kB·Tj,m))，
其中，A、c和α是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
类似地可以在低周期性负载-时间曲线中进行。在低周期性负载-时间曲线的情况下，借助于雨流计数对于底板7的温度TC计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTC的频率。结果又是一个矩阵，在该矩阵中给用于温升ΔTC的不同数量级配置有相应的频率。低周期性负载-时间曲线在半导体结构组件运行期间以预定的间隔被求取和分析，其中，随时间合计特定数量级的温升ΔTC的频率。由此求取的频率可以与用于特定数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量Nj,C相关。对于每个数量级可求取的商可随后在所有数量级上合计且产生如下值，该值在半导体结构组件运行开始很小且在半导体结构组件的运行时间期间接近值1。该值是第二损坏特征值LCTC。
对于通过计算求取对于特定数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f，首先可以由对于底板7的温度TC的特定数量级的温升ΔTC首先求取对于涉及的数量级的平均值TC,m。通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f随后可以按照如下公式计算：
NC,f＝B·ΔTC β·exp(d/(kB·TC,m))，
其中，B、d和β是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
第一参考值LCPC,ref和第二参考值LCTC,ref的求取与第一损坏特征值LCPC和第二损坏特征值LCTC的求取类似地进行，如根据图3的下部分以粗线边的方框示出。仅仅采用期望的高周期性或低周期性的参考负载-时间曲线，且根据期望的高周期性或低周期性的参考负载-时间曲线实施雨流计数。再者，第一参考值LCPC,ref和第二参考值LCTC,ref的求取对于特定应用情况仅进行一次，更确切而言通常在驱动转换器的制造商方面进行。在考虑在半导体结构组件运行期间参考值LCPC,ref和LCTC,ref的时间曲线的情况下分别产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，且其存储在转换器的微处理器的存储器中。相比之下，第一损坏特征值LCPC和第二损坏特征值LCTC的求取在转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的负载-时间曲线重复且与第一参考值LCPC,ref和第二参考值LCTC,ref比较，以便生成对于当前负载状态的显示信号。在考虑在半导体结构组件运行期间第一损坏特征值LCPC和第二损坏特征值LCTC的时间曲线的情况下分别产生单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1，但是其可以比相应参考值LCPC,ref、LCTC,ref的函数更陡或更平。假如更陡，那么相应的转换器比期望情况更强地加载，从而可以认为半导体结构组件提早故障。假如更平，那么相应的转换器比期望情况更小地加载，从而可以认为半导体结构组件一直安全运行至期望的最高寿命。
在此可以比较绝对值，或者时间导数，这相应于所述单调函数的上升。不仅绝对值而且时间导数都适用于第一和第二损坏特征值LCPC、LCTC与相应的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的比较。
根据该比较，与不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围的配置通过第一损坏特征值LCPC与第一参考值LCPC,ref的比较以及第二损坏特征值LCTC与第二参考值LCTC,ref的比较实现，其中，假如相应的损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围之下，那么分别存在不紧要的运行状态范围。假如损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围内，那么分别存在紧要的运行状态范围；以及假如损坏特征值LCPC、LCTC位于为其分别配置的参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围之上，那么分别存在过紧要的运行状态范围。参考值LCPC,ref、LCTC,ref的偏差范围例如可以位于参考值LCPC,ref、LCTC,ref的80-100％的值范围中。假如例如第一损坏特征值LCPC小于第一参考值LCPC,ref的80％，那么在该情况下存在不紧要的运行状态范围。假如第一损坏特征值LCPC位于第一参考值LCPC,ref的80-100％的偏差范围内，那么存在紧要的运行状态范围。假如第一损坏特征值LCPC位于第一参考值LCPC,ref之上，那么存在过紧要的运行状态范围。后者表示半导体结构组件的意外强的负载，应通知用户可以通过适合的方式对其进行干预。当然也可以以用于偏差范围的其他百分比偏差的形式选择不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；再者对于高周期性和低周期性负载可以分别选择不同的百分比偏差用以确定不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围。
因此借助于本发明能够评估在运行中承受负载的半导体结构组件的热损坏状态，其中，不仅能够实现对于整个半导体结构组件估计损耗的寿命，而且也能够探测半导体结构组件的意外的或不期望的负载状态并继而探测残留寿命的过早减少。由此能够已经在半导体结构组件运行期间实现持续的负载评估，其允许及时干预。

Claims (12)

1.用于评估在运行中承受负载的驱动转换器的半导体结构组件的损坏状态的方法，所述驱动转换器的半导体结构组件包括至少一个设置在承载结构(2)上或中的半导体结构元件(1)，其中，将在半导体结构元件(1)内出现的温度Tj以时间序列的形式求取为高周期性负载-时间曲线，给该高周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第一损坏特征值LCPC；并且将在承载结构(2)中出现的温度TC以时间序列的形式求取为低周期性负载-时间曲线，给该低周期性负载-时间曲线借助于本身已知的分析处理算法配置第二损坏特征值LCTC；高周期性负载-时间曲线和低周期性负载-时间曲线分别涉及随时间可变化的热负载，所述热负载的振动周期不同快地进行，其中，高周期性负载的振动周期比低周期性负载的振动周期更快地进行，其特征在于，将用于识别半导体结构组件的高周期性的实际运行状态范围的第一损坏特征值LCPC通过比较第一损坏特征值LCPC与预定的第一参考值LCPC,ref配置给用于半导体结构组件的高周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；并且将用于识别半导体结构组件的低周期性的实际运行状态范围的第二损坏特征值LCTC通过比较第二损坏特征值LCTC与预定的第二参考值LCTC,ref配置给用于半导体结构组件的低周期性负载的不紧要的、紧要的和过紧要的运行状态范围；以及随后，假如不仅高周期性的而且低周期性的实际运行状态范围都相应于不紧要的运行状态范围，那么生成第一显示信号；假如高周期性的或低周期性的实际运行状态范围相应于紧要的运行状态范围且两者都不相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第二显示信号；以及假如高周期性的或低周期性的实际运行状态范围相应于过紧要的运行状态范围，那么生成第三显示信号；其中：
-)在半导体结构组件运行期间，第一参考值LCPC,ref以及第二参考值LCTC,ref的时间曲线分别是预定的单调上升的函数，其在达到最大寿命时采取值1；以及
-)在驱动转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的高周期性负载-时间曲线重复求取第一损坏特征值LCPC并且与第一参考值LCPC,ref比较；以及
-)在驱动转换器运行期间多次地以预定的时间间隔根据当前求取的低周期性负载-时间曲线重复求取第二损坏特征值LCTC并且与第二参考值LCTC,ref比较，以便分别生成对于当前负载状态的显示信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，假如所述第一损坏特征值LCPC位于为其配置的第一参考值LCPC,ref的偏差范围之下，那么存在不紧要的运行状态范围，假如所述第二损坏特征值LCTC位于为其配置的第二参考值LCTC,ref的偏差范围之下，那么存在不紧要的运行状态范围；假如所述第一损坏特征值LCPC位于为其配置的第一参考值LCPC,ref的偏差范围内，那么存在紧要的运行状态范围，假如所述第二损坏特征值LCTC位于为其配置的第二参考值LCTC,ref的偏差范围内，那么存在紧要的运行状态范围；以及假如所述第一损坏特征值LCPC位于为其配置的第一参考值LCPC,ref的偏差范围之上，那么存在过紧要的运行状态范围,且假如所述第二损坏特征值LCTC位于为其配置的第二参考值LCTC,ref的偏差范围之上，那么存在过紧要的运行状态范围。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一参考值LCPC,ref的偏差范围位于所述第一参考值LCPC,ref的80-100％的值范围中，并且所述第二参考值LCTC,ref的偏差范围位于所述第二参考值LCTC,ref的80-100％的值范围中。
4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，用于高周期性负载-时间曲线的分析处理算法包括：根据高周期性负载-时间曲线实施的雨流计数，借助于该雨流计数对于在半导体结构元件内出现的温度Tj计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTj的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f，其中，第一损坏特征值LCPC是对于在半导体结构元件内出现的温度Tj的特定数量级的温升ΔTj的频率与对于同样的数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f的商之和。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，由对于在半导体结构元件内出现的温度Tj的特定数量级的温升ΔTj求取对于涉及的数量级的在半导体结构元件内出现的温度Tj的平均值Tj,m，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj的负载周期最大数量Nj,f按照如下公式计算：
Nj,f＝A·ΔTj α·exp(c/(kB·Tj,m))，
其中，A、c和α是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
6.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，根据期望的高周期性参考负载-时间曲线实施雨流计数，借助于该雨流计数对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTj,ref的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj,ref的负载周期最大数量Nj,f,ref，其中，第一参考值LCPC,ref是对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的特定数量级的温升ΔTj,ref的频率与对于同样的数量级的温升ΔTj,ref的负载周期最大数量Nj,f,ref的商之和。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，由对于在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的特定数量级的温升ΔTj,ref求取对于涉及的数量级的在半导体结构元件内出现的温度Tj,ref的平均值Tj,m,ref，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTj,ref的负载周期最大数量Nj,f,ref按照如下公式计算：
Nj,f,ref＝A·ΔTj,ref α·exp(c/(kB·Tj,m,ref))，
其中，A、c和α是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
8.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，用于低周期性负载-时间曲线的分析处理算法包括：根据低周期性负载-时间曲线实施的雨流计数，借助于该雨流计数对于在承载结构(2)中出现的温度TC计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTC的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f，其中，第二损坏特征值LCTC是对于在承载结构(2)中出现的温度TC的特定数量级的温升ΔTC的频率与对于同样的数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f的商之和。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，由对于在承载结构(2)中出现的温度TC的特定数量级的温升ΔTC求取对于涉及的数量级的在承载结构(2)中出现的温度TC的平均值TC,m，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC的负载周期最大数量NC,f按照如下公式计算：
NC,f＝B·ΔTC β·exp(d/(kB·TC,m))，
其中，B、d和β是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
10.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，根据期望的低周期性参考负载-时间曲线实施雨流计数，借助于该雨流计数对于在承载结构(2)中出现的温度TC,ref计取不同数量级中的特定数量级的温升ΔTC,ref的频率；以及通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref，其中，第二参考值LCTC,ref是对于在承载结构(2)中出现的温度TC,ref的特定数量级的温升ΔTC,ref的频率与对于同样的数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref的商之和。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，由对于在承载结构(2)中出现的温度TC,ref的特定数量级的温升ΔTC,ref求取对于涉及的数量级的在承载结构(2)中出现的温度TC,ref的平均值TC,m,ref，且通过计算求取对于每个数量级的温升ΔTC,ref的负载周期最大数量NC,f,ref按照如下公式计算：
NC,f,ref＝B·ΔTC,ref β·exp(d/(kB·TC,m,ref))，
其中，B、d和β是对于涉及的半导体结构组件按照经验或借助于模拟确定的参数，且kB＝1.38·10-23J/K。
12.驱动转换器，包括用于实施根据权利要求1至11之一所述的方法的处理器。
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