IGBT模块的并联 从最坏情况模拟到完全统计方法

得到关于实际设备中的系统不平衡的所有信息。获取或者知道越多的设备参数，所得到的ＰＰＭ声明的精确度也就越高。

模拟结果

根据模拟所得到的结果，可以生成器件电流和结温的分布函数。　柱状图给出了对例子中的五个并联ＦＦ２００Ｒ１２ＫＴ３模块进行４００００次模拟所得到的蒙特卡罗模拟结果。第一个柱状图（图５）给出了５个模块中的最高温度分布情况。图６则给出了所有五个模块的箱线图以及它们各自的最高温度分布情况。

　　图５　　最大ＩＧＢＴ结温柱状图

　　图６　　ＩＧＢＴ结温箱线图

ＰＰＭ声明

利用模拟所得到的结果，可以回答诸如此类的问题：在什么样的配置ｐｐｍ率下，将会超过最高指定的结温？这个声明对于客户而言是十分有用的，它可以帮助客户针对其应用选择适当的模块。模拟计算所得到的最高结温分布是一个对数正态分布（如图７所示）。

　　图７　　五个并联模块的温度分布

利用这个函数和相应的标准方差，可以指定一个超过指定结温的配置ｐｐｍ率。

基于最初的计算，可以预测超过最高结温限值（在给出的例子中为ＴＪ＝１２５℃）的并联ＩＧＢＴ模块的ｐｐｍ率为０．５６ｐｐｍ．而最差情况计算得到的结果仅仅是最高结温值可能达到１３５℃。

结语

利用并联ＩＧＢＴ模块的蒙特卡罗模拟方法，可以基于器件中的随机模块参数和系统不平衡度计算出电流不平衡度，开关损失以及结温。

基于这些结果，就有可能计算超过最高结温的期望ｐｐｍ率。

在所给出的例子中，最差情况分析结果仅仅表明最高结温可能达到１３５℃。而蒙特卡罗分析则提供更详细的信息，每百万个模块中只有０．５６个模块会超过ＩＧＢＴ的温度限值。转换器的开发人员可以利用这些信息来确定转换器中可采用的模块类型。