CN115358104A - 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法 - Google Patents

一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115358104A
CN115358104A CN202210559140.7A CN202210559140A CN115358104A CN 115358104 A CN115358104 A CN 115358104A CN 202210559140 A CN202210559140 A CN 202210559140A CN 115358104 A CN115358104 A CN 115358104A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stress
temperature
igbt module
monitoring
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210559140.7A
Other languages
English (en)
Inventor
王维民
高黎明
户东方
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Chemical Technology
Original Assignee
Beijing University of Chemical Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Chemical Technology filed Critical Beijing University of Chemical Technology
Priority to CN202210559140.7A priority Critical patent/CN115358104A/zh
Publication of CN115358104A publication Critical patent/CN115358104A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04Ageing analysis or optimisation against ageing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,通过对IGBT模块进行温度监测和应力监测,将温度测点数据和应力测点数据传递给IGBT数字孪生模型;通过温度场重构算法和动应力场重构算法,进行IGBT模型的温度场和动应力场的重构;根据温度场和动应力场在时间历程上的数据,获得IGBT模块的应力载荷谱计算;最终计算获得IGBT考虑热应力作用效果的疲劳寿命。本方法可以实时获得IGBT模块的温度场和动应力场,考虑热应力作用效果,实时地计算获得更为准确的IGBT模块的剩余疲劳寿命。

Description

一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法
技术领域
本发明涉及IGBT模块的寿命预测的计算方法,尤其是涉及一种融合监测手段和有限元方法计算获得IGBT模块剩余疲劳寿命的方法。
背景技术
绝缘栅双极型晶体管IGBT(insulated gate bipolar transistor)广泛应用于新能源发电、电动汽车和轨道交通等高可靠性领域。IGBT模块功率波动性、间歇工作状态和环境的变化,以及IGBT模块各部件层材料不同,导致IGBT模块产生电热应力。最终导致模块部件疲劳破坏,IGBT模块失效。同时由于IGBT模块安装于电动汽车、动车等运动载体上,模块还需要承受振动载荷。在振动载荷作用下,部件易发生高周疲劳失效,导致模块性能退化失效。因此针对IGBT进行基于温度测量及振动应力测量的寿命预测是极为重要的。
数字孪生方法是融合部件信号测试与模型更新的一种方法,用于对部件进行实时的状态孪生与故障状态诊断。通过将监测到的信号输入有限元模型或者其他可以表征部件状态的模型,计算得出部件的实时整体状态,甚至可以预测部件未来时间段内的状态变化。数字孪生方法是一种极具潜力的装备系统健康监测技术。
目前针对IGBT模块疲劳失效的实时寿命预测技术相对较少,而IGBT模块的疲劳寿命预测是保障IGBT模块安全的关键性技术,因此开发一种基于IGBT 模块温度监测及动应力监测剩余寿命预测方法是极为重要的。
对比文件:
[1]江南,陈民铀,徐盛友,等.计及裂纹损伤的IGBT模块热疲劳失效分析[J]. 浙江大学学报:工学版,2017,51(4):9.
[2]幸杰,韩永典,徐连勇,等.基于连续损伤力学的高低周复合疲劳损伤[J]. 焊接学报,2017,38(7):5.
[3]王传坤,何怡刚,王晨苑,等.计及疲劳损伤的多时间尺度风电变流器 IGBT可靠性评估[J].电力自动化设备,2021,41(3):6.
[4]张旭.基于数字孪生的IGBT结温监测方法研究[D].哈尔滨工业大学,2021
发明内容
本发明提供一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,对IGBT模块进行温度监测及动应力监测,并计算预测IGBT模块的剩余寿命。
本发明提出一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,主要目的在于通过监测IGBT模块运行过程中的测量点温度和测量点动应力,获得模块整体的温度场分布及应力场分布,并最终获得模块的预测寿命。
本方法主要解决如何由测量点温度和测量点动应力获得模块温度场和应力场。基于数字孪生模型通过少数点的测量可以获得整个模块的温度场、应力场的分布。这也是本发明的一大优点。该方法主要应用于IGBT寿命预测。本发明方法不包括由应力载荷谱计算剩余寿命的方法,因为目前已经有许多可以参考的方法。即本方法中最后一步的寿命计算只是为了保证方法论述的完整性,表明方法的使用场合。
为实现上述目的,本方案采用如下技术方案:
(1)步骤1:通过温度决策点计算方法和应力决策点计算方法计算确定温度决策点和应力决策点位置。首先通过IGBT模块有限元模型计算获得所有潜在的能够布置温度传感器和应力传感器的测点。对于温度决策点,选择温度最大值点(或者其附近)和部件散热的边界上。对于应力决策点,选择在IGBT模块不同振动模态具有的最大模态应力点上(或者其附近)。当所述的温度最大值点和最大模态应力点不能布置传感器(或应变片)时,将决策点选择为最大值点附近可以布置传感器(或应变片)的点。
(2)步骤2:对于运行中的IGBT模块,对温度决策点和应力决策点进行温度监测和应力监测,获得测点的温度监测数据和应力监测数据。
(3)步骤3:首先将测点的温度监测数据和应力监测数据传递至能够表征 IGBT模块特性的物理模型,即数字孪生模型。数字孪生模型选用有限元模型进行构建。
而后根据温度监测数据对材料的热导率、弹性模量等依赖温度的物理属性进行实时更新,确保数字孪生模型“孪生”的准确性。
而后计算IGBT模块数字孪生模型的温度场和动应力场。对于温度场计算:通过温度场边界测点的温度监测数据,作为近似边界条件带入数字孪生模型,计算获得温度场。对于应力场计算,监测获得IGBT模块振动的特征频率,识别出 IGBT模块振动的模态阶次,根据模态应力的比例关系计算应力场。即任意一点应力值可以表示为
Figure BDA0003655788140000031
Figure BDA0003655788140000032
其中:
Figure BDA0003655788140000033
为测点p在监测中的应力值,
Figure BDA0003655788140000034
为任意一点i在测试中实际的应力值,
Figure BDA0003655788140000035
为测点p在某模态阶次下有限元计算的应力值,
Figure BDA0003655788140000036
为任意一点i在某模态阶次下有限元计算的应力值。
计算温度场时,通过迭代计算,提升温度场计算准确度:计算获得温度场后,获得监测点计算的温度,将测点计算的温度与测点监测温度的差值作为迭代优化目标项,迭代计算中应保持目标项尽可能趋近于零。最终计算获得更为准确的温度场。
计算获得持续一段时间内的温度场和动应力场后,即可获得IGBT模块的各点的应力载荷谱。通过计算全程的温度边界条件计算模块在长时间尺度内的温度场分布,将温度应力作为预应力计算模态应力
Figure BDA0003655788140000037
进而获得应力载荷谱;在应力载荷谱中,任意一点在某时刻的应力值等于稳态应力与动应力之和。
在此处只考虑了温度及振动引起的部件应力,对于存在其他情况,如稳态加速度载荷引起的应力,应该根据其他监测数据,计算获得相应的稳态应力,并作为预应力,计算获得部件的振动应力。
本步骤中的数字孪生模型的特点在于:a.由监测数据驱动数字孪生模型的更新,根据温度监测数据对材料的热导率、弹性模量等依赖温度的物理属性进行实时更新;b.由数字孪生模型计算实时的IGBT模块的温度场状态和应力场状态。
步骤4:由步骤3获得的应力载荷谱即可代入ncode-designlife商用寿命计算软件,计算获得部件的疲劳寿命。
综上所述,本发明旨在提供一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法。本方法可根据监测数据实时预测估计IGBT模块的剩余疲劳寿命,实现IGBT 模块的健康管理。与现有技术相比,本方法通过监测IGBT模块关键位置点(即温度决策点和应力决策点)的温度或应变,传递给IGBT模块数字孪生模型,由监测数据驱动数字孪生模型的更新,获得更为准确的IGBT模块数字孪生模型;由数字孪生模型计算获得IGBT模块整体的温度场和振动应力场,并最终获得 IGBT模块的应力载荷谱。本方法通过实时监测数据(即温度决策点和应力决策点的温度或应变),反演计算出IGBT模块整体的实时应力载荷谱,获得了更为准确、详细的IGBT模块经历的载荷历程信息,使得寿命计算更为准确。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了根据本发明公开的实施例的失谐识别和模型更新的流程图;
图中:
步骤101A-温度决策点计算方法;
步骤101B-应力决策点计算方法;
步骤102-IGBT模块温度及动应力监测;
步骤103-在数字孪生模型中温度场重构以及动应力场重构;
步骤104-IGBT模块疲劳寿命计算;
数据201-温度测点;
数据202-动应力测点;
数据203-温度监测数据;
数据204-动应力监测数据;
数据205-应力载荷谱。
图2示出了实施例中的IGBT模块温度监测测点示例。
图3示出了实施例中的IGBT模块应力监测测点示例。
图4示出了实施例中的部分载荷谱示例。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
首先,对本申请可适用的应用场景进行介绍。本申请可以应用于电动汽车、动车IGBT模块的状态监测与寿命预测。
图1示出了根据本发明公开的使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法流程图。图中步骤101A-温度决策点计算方法;步骤101B-应力决策点计算方法;步骤102-IGBT模块温度及动应力监测;步骤103-在数字孪生模型中温度场重构以及动应力场重构;步骤104-IGBT模块疲劳寿命计算;数据201-温度测点;数据202-动应力测点;数据203-温度监测数据;数据204-动应力监测数据;数据 205-应力载荷谱。
图2示出了实施例中的IGBT模块监测测点示例。
图3示出了实施例中的IGBT模块应力监测测点示例。
图4示出了实施例中的部分载荷谱示例。
为实现本发明所述健康监测方法,本方案采用如下技术方案流程:
步骤101:计算获得温度测点和动应力测点,如图2和图3所示。
步骤102:IGBT模块温度及动应力监测,获得某时刻各个测点的温度和振动应力峰值,如表1所示。在持续监测时间内,获得不同时刻的测点温度和应力数据。
表1各个测点的温度和振动应力峰值
温度测点序号 温度数值(℃) 动应力测点序号 动应变数值(με)
1 72.0 1 32.0
2 37.0 2 20.0
3 27.0 3 19.0
对于温度监测,可使用红外温度监测,较迅速地获取温度信息。红外传感器置入IGBT封装模块内部,对内部部件进行温度监测。对于动应力监测,可使用应变片进行监测,应变片粘贴于IGBT封装模块的外部,方便布置。
步骤103:在数字孪生模型中温度场重构以及动应力场重构。计算应力载荷谱,部分数据如附图4所示。
步骤104:IGBT模块疲劳寿命计算。根据疲劳计算公式,将载荷谱数据代入已有的疲劳计算程序,计算获得IGBT模块剩余疲劳寿命为6.7×108.
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)通过温度决策点计算方法和应力决策点计算方法计算确定温度决策点和应力决策点位置;
(2)对于运行中的IGBT模块,对温度决策点和应力决策点位置进行温度监测和应力监测,获得测点的温度监测数据和应力监测数据;
(3)将测点的温度监测数据和应力监测数据传递给IGBT模块数字孪生模型,计算温度场和动应力场,并获得IGBT模块的应力载荷谱;
(4)由步骤(3)获得的应力载荷谱计算获得IGBT部件的剩余疲劳寿命。
2.根据权利要求1所述的一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于:步骤(1)中温度决策点计算方法和应力决策点计算方法,温度决策点应选择温度最大值点附近和散热的边界上,温度最大值点由经验或者有限元计算确定;应力决策点选择在IGBT不同振动模态具有的最大模态应力点上或者其附近,由有限元计算模态应力确定。
3.根据权利要求1所述的一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于:步骤(3)中计算温度场,通过温度场边界测点的温度监测数据,作为近似边界条件带入数字孪生模型,计算获得温度场。
4.根据权利要求1所述的一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于:步骤(3)中计算动应力场,监测获得IGBT模块振动的特征频率,识别出模块振动的模态阶次;确定阶次后,根据下式模态应力的比例关系计算应力场,即任意一点应力值表示为
Figure FDA0003655788130000021
Figure FDA0003655788130000022
其中:
Figure FDA0003655788130000023
为测点p在监测中的应力值,
Figure FDA0003655788130000024
为任意一点i在测试中实际的应力值,
Figure FDA0003655788130000025
为测点p在此模态阶次下有限元计算的应力值,
Figure FDA0003655788130000026
为点i在此模态阶次下有限元计算的应力值。
5.根据权利要求4所述的一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于:步骤(3)中计算获得应力载荷谱,通过计算全程的温度边界条件,计算模块在长时间尺度内的温度场分布,将温度应力作为预应力,计算权利要求4中所述的模态应力
Figure FDA0003655788130000027
并进而获得应力载荷谱,在应力载荷谱中,任意一点在某时刻的应力值等于稳态应力与动应力之和。
6.根据权利要求1所述的一种使用数字孪生方法的IGBT模块健康监测方法,其特征在于,对IGBT模块进行温度监测的传感器为红外温度传感器,对IGBT模块进行动应力监测的传感器为应变计。
CN202210559140.7A 2022-05-22 2022-05-22 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法 Pending CN115358104A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210559140.7A CN115358104A (zh) 2022-05-22 2022-05-22 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210559140.7A CN115358104A (zh) 2022-05-22 2022-05-22 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115358104A true CN115358104A (zh) 2022-11-18

Family

ID=84030296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210559140.7A Pending CN115358104A (zh) 2022-05-22 2022-05-22 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115358104A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116930729A (zh) * 2023-09-18 2023-10-24 法特迪精密科技(苏州)有限公司 一种多芯片老化测试系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116930729A (zh) * 2023-09-18 2023-10-24 法特迪精密科技(苏州)有限公司 一种多芯片老化测试系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hu et al. Model-based dynamic power assessment of lithium-ion batteries considering different operating conditions
US20190250205A1 (en) Thermal model based health assessment of igbt
TWI683058B (zh) 故障機率評估系統
US20120029839A1 (en) System and method for estimating remaining life for a device
EP4063875A1 (en) Multi-information fusion-based fault early warning method and device for converter
Tinga et al. Aligning PHM, SHM and CBM by understanding the physical system failure behaviour
CN104635121A (zh) 旋转电机的绝缘监视的温度补偿
CN115358104A (zh) 一种使用数字孪生方法的igbt模块健康监测方法
CN110970679A (zh) 一种基于热对称的电池包温度传感器合理性诊断方法
US11976984B1 (en) Method and system for predicting junction temperature of power semiconductor module in full life cycle, and terminal
Wang et al. Prognostics and health management system for electric vehicles with a hierarchy fusion framework: concepts, architectures, and methods
CN113378425B (zh) 基于雨流计数法的汽车换热器产品疲劳寿命测试方法
WO2023157373A1 (ja) 電池管理装置、電池管理プログラム
KR101187832B1 (ko) 증기 터빈의 수명예측방법
Yin et al. A prognostic assessment method for power electronics modules
CN115600423A (zh) 一种电机控制器寿命评估方法
CN115436755A (zh) 一种海上风电安全监测信息动态管理方法及系统
CN113091932B (zh) 一种基于轨温的铁轨安全监控系统及其方法
WO2019135747A1 (en) Probabilistic life evaluation algorithm for gas turbine engine components
CN113515849A (zh) 列车关键结构的寿命预测方法、系统、设备及存储介质
US20090012739A1 (en) Method for determining power semiconductor temperature
CN112699579A (zh) 一种基于有限元仿真的igbt状态监测方法
Capitaine et al. Tension variability in contact wire and messenger wire of auto tensioned catenaries
Wang et al. A cumulative exposure model for remaining useful life prediction of pitot tube based on dynamic operating data
CN114199596B (zh) 通过动态测试温度预测硅油离合器寿命的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination