模块电源的热分析及处理设计

 以小体积著称的模块电源，正朝着低电压输入、大电流输出，以及大的功率密度方向发展。但是，高集成度、高功率密度会使得其单位体积上的温升越来越成为影响系统可靠工作、性能提升的最大障碍。统计资料表明，电子元器件温度每升高2℃，其可靠性下降10%，温升50℃时的寿命只有温升25℃时的1/6。所以热设计的目的就是要及时地排出热量，并使产品的温度处于一个合理的水平，保证元器件的热应力在最坏的环境温度条件下依然不会超出规定值。对于非常看重可靠性的模块电源来说，热处理在其设计中已经是必不可少的一环。

　　热量的产生

　　想要探讨热设计方法，首先要清楚模块电源温升是如何产生的。根据能量守恒定律，电源的输入总功率应该等于其输出的总功率，也即能量转换效率（η）恒为100%，但是实际的情况是转换效率（η=1-Ploss/Ptotal）都是小于100%的，也就是说会有一部分能量（Ploss）损失掉。那么损失的这一部分能量消耗在哪里了？除了很小的一部分变成电磁波向空中散播外，其余的都变成了热能，促使其温度提升。过高的温度会使电源设备内部元器件失效，整个设备的可靠性降低。

　　联系损失功率与热量的参数是热阻（thermal resistance），它被定义为发热器件向周围热释放的"阻力"，正是由于这种"阻力"的存在，使得热点（hot points）和四周产生了一定的温差，就像电流流过电阻会产生电压降一样。不同的材质的热阻是不一样的，热阻越小，散热就越强，其单位为℃/W。

　　热量产生的处理

　　1 建模分析法

　　从上面的分析我们可以得到计算温升的第一种方法：分别建立各部分元器件的损失功率和热阻的模型，然后根据下面的公式求出该功率器件的温升值。

　　计算温升的一个基本表达式：

　　ΔΤ=RthJ-X·Рloss （1)

　　其中，ΔΤ=温度差值或者温升；RthJ-X =功率器件从结点到X的热阻。

　　可以看出：既然元器件的损耗功率是产生热量的根本原因，那么找出各个功率器件的损耗就成了解决热处理的关键。现在以金升阳公司的一个12W、效率为91%的产品来说明。

图1 12W自驱同步整流正激变换器原理图

　　对于基于PWM的自驱同步整流正激变换器，一般应用电路原理如图1所示。

　　各功率器件的损耗如图2所示。在图2中，Pt是原边变压器损耗；Pl是输出滤波电感的损耗；Pmos是MosFET的损耗；Pd1是整流二极管的损耗；Pd2是续流二极管的损耗；Pother是其他器件的损耗和。

图2 功率器件损耗

　　现在，一些半导体器件厂商都能给出比较详细的有关损耗的参数，而电源研发人员，也能在实际的工程中计算出功率器件实际的损耗，进而不断地修正这些值，使得这些元器件的损耗能非常接近真实值。所以说要求出各功率器件在消耗一定功率产生的实际温升，现在的关键就要考虑热阻了。但是热阻的值一般会受到以下因数的影响很大，如功率元器件的损耗，空气流动的速度、方向、扰动的等级，邻近功率元器件的影响，PCB板的方向等。所以一般热测量的条件是很严格的。现在先看看对于一个是用于自然风冷，但四周密封且不用风机的功率元器件的热测试方法。功率元器件热测试中的剖面图如图3所示。

图3 热测试中的功率器件结构图

图4 2R 模型

　　这样就可以根据公式RJX=(TJ-TX)/Ploss求出结点到环境的热阻RthJA（RthJA=RthJS+RthSA）。有关 RthJA的计算，这里只介绍一种简单的热模型（Compact thermal model）2R模型，即Two-Resistor Model。其理论依据如图4所示。
　　(2)

　　但是对于模块电源来说，我们一般把半成品封装在外壳里，其简要图形如图5所示。

图5 产品中功率器件结构图

　　图5中阴影部分为硅胶、树脂等灌封料，其作用主要有两个：一方面用于固定半成品；另一方面用于传导功率器件表面的温度（散热）。所以从结点到环境的热阻RthJA就可以表示为：

　　RthJA=[(RthJC1+RthC1E+RthEI+RthIC2+RthC2A)·(RthJT+RthTS+RthSB+RthBA)]/ [(RthJC1+RthC1E+RthEI+RthIC2+RthC2A)+
(RthJT+RthTS+RthSB+RthBA)] (3)

　　那么对应于消耗了功率Ploss时结点的温升就可以求出来了：

　　TJ=TA+Рloss·RthJA (4)

　　其中，TA是功率元器件几何中心在上表面的投影所点所对应的温度值。

　　不过，式(4)成立还需要满足以下条件：这个产品只有一个热点(hot points)或者多个热点（hot points）之间的热传导造成的影响很小或者可以忽略不计；该功率器件的热量只参与向上或者向下传递，而不考虑其他方向即满足2R法。

当存在多个热点并且温度分布不均时，这时候考虑更多的就是靠经验公式了。而经