摘要：电力电子电路主功率器件是电力电子电路核心组成部分，对应其故障特征参数提取技术是实现电力电子电路故障诊断及故障预测的重要技术基础，对于提高电力电子电路的可靠性非常有帮助。该文首先介绍了目前电力电子电路主功率器件的可靠性分布情况，并以失效率较高的主功率开关器件为例，着重分析了有源功率开关MOSFET和IGBT器件失效机理以及主要衰退特征。对现阶段这两种有源功率开关器件故障特征参数提取方法进行了总结分类：故障特征参数直接提取和间接提取。在此基础上，介绍了各故障特征参数提取技术的工作原理，并对这些方法进行了归纳总结，分析了各自的优势及不足，最后指出了功率开关器件故障特征参数提取的研究难点和今后的研究方向。
　　现代电力电子电路因其低噪声、高效率、高功率密度等优点，广泛应用于工业、军事、航空航天等领域[1-3]，承担着电能变换、新能源发电等重要作用。随着电力电子电路日趋复杂，功率等级不断提高，特别是应用在某些重要领域如航空、航天时，对电力电子电路可靠性的要求更高。电力电子主功率器件是电力电子主功率电路的核心组成部分，现代电力电子电路大多通过对有源功率器件如功率MOSFET、IGBT等进行开关控制，以实现电能的转换。因此，现阶段对于电力电子可靠性的研究可首先通过对电路中重要功率器件进行状态监测，提取相应的故障特征参数以实现对电路中各个功率器件的故障诊断、故障预测，进而促进整个电力电子电路系统可靠性的提高。
　　随着对功率器件失效原理的深入研究，以及传感器技术与信号检测技术的不断发展，要实现对电力电子功率器件的故障诊断、故障预测以及状态监测[4-7]成为了可能。其中，选择合适的故障特征参数以及相应的故障特征提取方法是上述三大技术的基础及难点；因此，针对电力电子功率器件的故障特征参数提取技术研究对于提高电力电子电路的可靠性非常关键。
　　本文首先介绍了目前电力电子电路功率器件的可靠性分布状况，分析了现阶段应用广泛的有源功率器件MOSFET和IGBT器件失效原理以及主要衰退特征。然后，针对这两种有源功率器件故障特征参数提取方法的不同对其进行了系统的分类：故障特征参数直接提取和间接提取。介绍了各故障特征参数提取技术的工作原理，并对各参数提取方法进行了归纳和对比，最后指出功率器件故障特征参数提取研究的难点和今后研究发展方向。
　　1电力电子电路功率器件的可靠性
　　1.1功率器件的可靠性要求
　　虽然随着半导体技术以及材料技术的发展，主功率器件(半导体开关与电解电容)的失效率已有所降低，然而主功率器件的失效仍然是电力电子电路失效的主要原因。图1为电力电子电路中器件失效分布图[7]，可以看出，主功率开关管失效率(包括半导体器件与焊接点失效)占了34%。根据故障引起的电路宏观性能的变化程度，可将电力电子电路故障分为灾难性故障和参数性故障[8]。灾难性故障又称硬故障，是指功率电子器件的开路或短路等严重失效而引发的电路故障类型。硬故障具有突发性，往往会导致电路功能发生急剧变化，易造成灾难性的后果，因此对硬故障进行诊断是目前电力电子电路故障诊断的研究热点。参数性故障又称软故障，是指电子器件随着性能的衰退而导致电子器件的特征参数产生偏移的故障模式。软故障具有缓变性，虽不会造成电路功能的突然丧失，但会导致系统的性能的变化，如果不对其进行有效处理，最终会演变为灾难性故障。因此，研究电力电子电路的软故障监测是提高电力电子电路可靠性的重要手段。现阶段，关于对电力电子电路软故障的研究主要集中在器件的可靠性上，主要有功率器件的寿命预测[13-15]、可靠性建模[16-18]、状态监测[7，19]几个研究方向。
　　然而，无论是针对灾难性故障还是参数性故障的研究，都必须明确故障特征信号，所以故障特征提取是进行电力电子电路可要性研究的必要过程。要进行功率器件故障特征参数的提取，首先必须明确和选取合适的故障特征参数。而故障特征参数的确立，有赖于对功率器件失效原理的研究。
　　1.2功率器件失效机理及衰退特征
　　1.2.1功率MOSFET失效机理及衰退特征
　　金属氧化物半导体场效应晶体管，简称为MOSFET，是以栅极电压来控制漏极电流的功率管。功率MOSFET具有输入阻抗高、导通电阻低、开关速度快、驱动电路简单及功率损耗小等特点，广泛应用于中小功率电能变换场合。
　　图2给出了N型功率MOSFET的等效电路，3个引出极分别为源极(S)、门极(G)、漏极(D)。图2中：Rg、Rbe分别为门极电阻和寄生晶体管T1的基极–发射极电阻；Cgd、Cgs、Cds为寄生极间电容；D1为寄生二极管。功率MOSFET失效的原因主要可分为与芯片相关的失效以及与封装相关的失效两类。与芯片相关的失效原因主要有：1）电气过载；2）静电荷放电；3）寄生晶体管T1的误触发以及寄生二极管D1的反向恢复；4）电离辐射效应与热载流子效应；5）热激发。与封装相关的失效原因主要有：1）引线脱落；2）焊接层失效。实际应用中，功率MOSFET的失效通常是几个因素共同作用的结果，而衰退过程中占主导的因素只有1或2个。
　　衰退特性的研究主要集中在电离辐射效应以及热载流子效应上。由于这两种微观效应会破坏氧化层晶体结构和电荷分布，随时间的积累，最终会导致器件宏观特性的改变，其主要表现有：1）阈值电压Uth漂移；2）最大线性跨导Gm减小；3）导通电阻Rdson的增大。
　　1.2.2IGBT失效原理及衰退特征
　　相比于功率MOSFET，IGBT具有耐压高、载流强的优点，广泛应用于中大功率电能变换场合。在IGBT功率模块里通常含有IGBT芯片和二极管芯片两种半导体硅芯片。在实际应用中，数个IGBT芯片与二极管芯片经过专门结构集成封装在一个IGBT功率模块中，并构成独立功能的换流电路，如单相或多相桥臂[26-27]。其中，半导体硅芯片负责完成换流，而封装结构则提供电气连接、绝缘、散热以及机械强度等辅助功能。在如图3所示的IGBT功率模块里即分别含有2个IGBT芯片和对应的二极管芯片，从而构成一个典型的半桥结构，其中G1、C1、E1与G2、C2、E2分别表示第一个、第二个IGBT芯片的门极、集电极、发射极。而且，各个IGBT芯片和二极管芯片通过铝质键合线相互连接，并灌胶封装成模块。
　　IGBT功率模块的失效多为其(itsequivalentcircuit)内部疲劳逐渐积累，并与外部运行环境等多种因素相互作用的综合结果，相关失效模式同样可分为与芯片相关的失效(内部失效)和与封装相关的失效(外部失效)两类。其中，内部失效与IGBT器件的半导体物理特性有关，表现形式为绝缘击穿、热载流子注入和电子迁移等。这主要是由器件内部的高温和电应力所致，其中高温源自器件的非正常短路电流以及局部封装缺陷，而电应力则来源于IGBT关断时集电极电压过冲以及门极静电损伤。外部失效与IGBT器件的封装有关，表现为触点迁移、铝键合线脱落、焊料层开裂等，这主要是由IGBT内部结温波动引起的热应力所致。
　　通常而言，由过电压和过电流等外部电应力造成的IGBT内部失效过程比较短，属于IGBT器件瞬态的失效，一般将其归于保护范畴，故不是IGBT器件可靠性研究关注的重点。此外，由IGBT器件老化所引起的外部失效从材料科学的角度看，是由于组成IGBT器件材料的各膨胀系数不一致和结温的波动，从而导致了器件封装铝键合线脱落和焊料层开裂。而现有资料表明，大部分IGBT器件老化失效主要以器件封装失效为主，因此，现阶段针对IGBT故障特征参数提取主要集中在由封装引起的外部失效上[28-30]，此外热载流子效应也有少量研究成果[31]。
　　与功率MOSFET类似，IGBT衰退过程在电路上最明显的特征同样是门限电压Uth的升高，以及导通电阻Rdson的增大，此外IGBT导通饱和压降增大和关断时间延长也是其重要特征之一。
　　归纳可知，功率开关管在衰退时通常有导通电阻增大，门限电压升高，关断时间减小，门极电流增大等特征信号。这些特征信号直接反应了功率开关管特性参数发生了变化，因而可将其称之为第一故障特征。对这些第一故障特征的提取称之为功率开关管特征参数的直接提取，该种故障特征提取方式通常需要在电路中增加额外的测量元件，以实现故障特征参数的直接提取。
　　2功率开关管特征参数的直接提取
　　2.1基于功率开关管导通电阻变化的故障特征参数提取
　　功率器件MOSFET和IGBT的导通电阻增大是其性能衰退的重要特征之一。在功率开关管故障特征参数提取研究之初，就有研究人员提出利用导通电阻的变化实现对功率开关管性能的监测，即通过测量功率管开通时两端电压以及流过的电流，获得其导通电阻，相关算法较为简单。图4给出了功率MOSFET的导通电阻随着器件老化时间的增加(加速老化)而产生的变化百分比ΔRds(on)的波形曲线[32]，同时以导通电阻增加超过初始值5%作为功率MOSFET的失效门限。
　　2.2基于功M率开关管导通压降变化的(OSFETwiththeagingtime[32])故障特征参数提取
　　文献[33]提出利用IGBT导通饱和压降的变化实现对IGBT的性能检测。为了得到IGBT模块饱和导通压降随着器件老化衰退的变化趋势，可将被测试的IGBT模块置于功率循环中，然后通过对IGBT门极施加以固定的占空比信号，并同时测量和记录IGBT导通饱和压降的变化。
　　IGBT导通饱和压降随着功率循环次数增加而变化的实验数据。实验数据显示，在第600000次功率循环时，IGBT模块饱和导通压降开始出现异常下降，且最终饱和导通压降幅值下降为其初始值的17%。随后，IGBT饱和压降开始上升，在第648000次功率循环时，IGBT饱和压降超过其初始压降并持续上升。
　　根据上述实验结果，文献[33]进一步提出了当IGBT导通饱和压降变化范围超过正常值的±15%时，即可认为该IGBT出现严重的功能衰退。
　　2.3基于功率开关管门极电流动态特性变化的故障特征参数提取
　　一般来说，由于老化疲劳所引起的IGBT单体中的键合线脱落对于IGBT模块整体的寄生电感和电阻影响较为微弱。相比较而言，当IGBT模块中某一单体器件整体出现故障时(如单个IGBT芯片)对IGBT模块寄生参数则会产生较明显变化，从而可引起相应的门极驱动电流波形发生明显改变。因此，文献[34]提出利用IGBT模块门极电流的动态特性变化作为故障特征参数以实现对其进行故障监测，并为IGBT模块完全失效提供相应的预警。
　　图6给出了不同内部参数发生故障时的IGBT模块开通和关断时门极电流示意图。可以看出：当IGBT单体键合线脱落时，其对门极驱动电流的影响比较微小，而当IGBT模块内部单个芯片整体失效时，门极驱动电流出现较明显变化。
　　2.4基于功率开关管门极电压变化的故障特征参数提取
　　图7给出了IGBT门极等效电路示意图，其中，G、S、D、C、E分别表示门极、源极、漏极、集电极、发射极。由于发射极与源极为同一电位(D≈C)，若不考虑内部寄生双极性晶体管PN结的导通压降，则漏极与集电极也为同一电位(S≈E)，因而集–射极电压与漏–源极电压近似相等。可以看出，IGBT米勒电容CGD由两部分组成，其中CGDJ为门–漏极之间的交叠耗尽层电容，COXD为门–漏极之间的交叠氧化电容。根据IGBT模块源–漏极间电压变化情况，米勒电容CGD与CGDJ以及COXD之间的关系为
　　⎧COXD，UDS≤UGS
　　⎪
　　CGD=⎨⎪⎩CCOXDOXD+CCGDJGDJ，UDS>UGS(1)
　　其中，交叠耗尽层电容CGDJ为
　　qNBεsi
　　CGDJ=AGD(2)
　　2(UDS−UGS)
　　式中：AGD为IGBT芯片中MOSFET部分门–漏极交叠面积；q为电子电荷；NB为基区的掺杂浓度；εsi为硅的介电常数。从式(1)可知，米勒电容CGD的大小与COXD和CGDJ有关。当IGBT器件参数衰退时，会使得交叠耗尽层电容CGDJ的交叠面积参数AGD发生变化，从而最终影响CGD参数。
　　3功率开关管特征参数的间接提取
　　3.1基于信号处理的特征参数提取
　　3.1.1频率分析提取法
　　从电力电子系统已有测量点获取的信号，所含的故障特征信号通常很小，尤其是电路处在参数性故障的时候。这就要求对所测的信号进行处理，以便抽取出有用的故障信息或者找出区别于电路正常工作信号的特征。信号处理就是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。基于信号处理的方法有：沃尔什变换[36]、基函数[37]、傅里叶变换、小波变换、高阶谱分析等，也可直接分析可测信号的方差、幅值、频率等特征来作为系统的故障特征参数。由于电力电子电路中包含故障信息的关键点信号通常具有周期性，故可采用傅里叶变换将周期性信号从时域转换到频域中进行分析，并从中提取故障特征。
　　电力电子变换器中，电路的工作常分为几个工作模态，不同的工作模态对应不同的开关功率器件的工作，这也决定了输出电压波形的形状。因此，不同功率器件的损坏会使得输出电压波形发生不同的变化，这也意味着输出电压的频谱不一样。文献[38]采用傅里叶分析的方法实现了对三相变流器主电路的故障特征的提取，具体方法为：1）根据幅度频谱特征诊断出故障的类别；2）利用相位特征诊断出故障类中具体的故障元件。然而，对于参数性故障，输出电压并不会出现明显的变化，也就是说频谱变化不大，这就要求对谐波含量进行定量分析。
　　文献[39]以控制电机的三相逆变器拓扑作为研究对象，在开关管开通关断瞬间，通过分析开关器件(IGBT)内部寄生参数与电机绕组相互作用所引起的开关管源–漏极电压的震荡幅值和频率，并从中提取高频分量信号作为判断功率管老化状态的故障特征参数。图9给出了3组功率管老化前后关断瞬间源–漏极电压波形，可见由于老化后的3组功率管内部寄生参数发生变化(寄生电阻增大)，使得在器件关断瞬间，功率管源–漏极电压谐振峰值和震荡频率出现明显下降。
　　由于IGBT模块性能老化衰退会导致器件内部结温升高、关断时间延长，因此采用IGBT模块构成的三相三桥臂逆变器作为电机驱动时，一相桥臂上下功率管死区时间相对减小。故文献[40]提出利用逆变器输出电流中所含低次谐波受IGBT模块结温影响，而结温又受IGBT模块内部焊料层老化状况影响的对应关系，实现对IGBT老化情况进行监测。逆变器系统控制框图如图10所示，控制逆变器输出在目标谐波频率振荡(对于三相逆变器，可提取输出5次谐波)，从而放大目标谐波ih，而这种被制，因此可以把外环控制器产生的补偿信号v*hc作为状态监测参数间接获得IGBT内部结温的变化，并以此判断IGBT模块焊料层老化情况。
　　3.1.2小波分析提取法
　　傅里叶变换作为一种全局性的变换，其具有一定的局限性。小波变换是上世纪80年代后期发展起来的应用数学分支，最初由法国学者Daubechiess和Mallet引入信号处理的领域。小波变换是空间(时间)和频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号逐步多尺度细化，能自动适应时频信号分析的要求，克服了傅里叶变换窗口不能随频率变化等缺点，而且，小波分析中用到的小波函数没有唯一性。
　　根据小波变换在时频两域都具有表征信号局部特征，可以使得特征矢量降维的能力。文献[41]选用Marr小波进行了4层小波分解，并最终以各层小波包分解系数的最大值作为特征来构成了故障特征矢量。小波变换中不仅小波分解的系数可以作为特征信号的选取，也可以通过计算频带信号的能量特征作为故障特征信号。文献[42]基于小波变换能量特征，并根据电力电子整流装置故障时对频带内信号的能量的影响特性，提取出故障信号能量特征作为故障分类器的输入向量。能量特征信号的提取过程为：在进行小波多尺度分解和单支重构的前提下，通过式(3)求出各频带信号的总能量；最终以能量为元素组成特征向量，作为故障特征信号，如式(4)所示。相比于直接采用小波系数作为特征信号的方法，这种方法更具有物理含义。
　　N2jj
　　Enk，=∑Xnk，(3)k=1
　　T=[Ej，0，Ej，1，...，Ej，2j−1](4)式中：Enkj，为各频带信号的总能量；Xnkj，(n=1，2，…，
　　2j−1；k=1，2，…，N)为重构信号Sj，n的离散点幅值；Ej，n为第j层n节点小波包分解数序列Sj，n的能量。
　　3.1.3高阶谱分析提取法
　　高阶谱又称为高阶累计量谱或者多谱[43]，其分析和处理技术是对付非线性信号和盲信号的有力工具，其具有以下优势：能抑制高斯噪声，提高信号的估计性能；能检测信号的非线性；能有效检测信号的幅值信息和相位信息。
　　对于高阶谱分析而言，在实际应用中以双谱和三谱最为常用。假设{x(n)}为零均值k阶平稳随机过程，则双谱(三阶谱)的定义[44]为
　　cc
　　exp[j(−τωτω11+22)](5)式中c3x(τ1，τ2)为{x(n)}的3阶累积量序列，且双谱习惯上用Bx(ω1，ω2)表示。文献[45]利用双谱参数化估计具有估计方差小、分辨率高、产生目标特征参数少等特点，针对SS8机车主变流器应用ARMA模型法进行双谱分析，从测量的输出电压中进行故障特征信息的提取。
　　为了更加细致地描述模式间的二次相位耦合程度，在三阶谱Bx(ω1，ω2)和功率谱(二阶谱)C2x(ω)组合起来一个函数，表达式为
　　Bx(ω1，ω2)
　　k2x(ωω1，2)=(6)c2x(ω1，ωωω2)c2x(1)c2x(2)
　　双相干系数是归一化的双谱，反映了频率ω1和ω2在频率ω1+ω2处的相位耦合程度，对于分析时序列中模式间的非线性十分有用。双相干系数的取值范围为(0，1)，数值越接近1，表明耦合程度越高。文献[46]为了避免信号建模的复杂性，采用了非参数化估计，并采用双相干系数矩阵作为故障特征信息进行故障诊断，诊断精度达99%以上。
　　3.1.4自定义函数方法
　　电力电子电路现有测量点可测得的参数，虽包含故障信息，但同时也包含了大量的冗余信息，且通常情况下故障信息值很小，故障特征难以分辨。除了用以上特殊的数学分析方法之外，另一种处理问题的方法是：根据电路可测参数间的关系，通过一定的函数构造能够显著反应故障特征的新参数，并将其作为电路的故障特征参数。
　　选取的电路故障特征参数往往不仅受特定故障模式的影响，而且还受电路工作条件以及其他元件参数变化的影响。输出电压是电力电子电路中核心的控制量，因此常有研究将其作为故障特征参数提取的来源。文献[47]讨论了Buck电路工作条件、元件参数(Ui为输入电压；RL为负载；Ron为MOSFET的导通电阻；ESR为滤波电容的等效串联电阻；C为滤波电容)的变化对输出电压纹波比δ(输出电压纹波幅值与直流量的比值)的影响。
　　为了将变化单极性化，文中构造新的电路故障评估指标Δδ：
　　Δ=δδδδ(−0)/0×100%(7)式中δ0为Buck电路初始时刻(健康时)某一工作条件下的输出电压纹波比。文中以Δδ评价Buck电路的健康状况，当其超过给定阈值时，便认为电路发生故障。
　　文献[48]针对开环的Boost电路，根据元器件的变化情况及电路整体性能的退化规律，选择输出电压基准变化率ω作为电路的故障特征参数，其中输出基准变化率ω定义为
　　Uout−Uout*
　　ω=*×100%(8)
　　Uout
　　式中：U*out表示电路输入电压为Uin时，在电路元器件参数及电路工作参数均为初始值时，电路的输出平均电压；Uout表示电路输入同为Uin时，在元器件参数退化和电路工作参数变化的情况下，电路的输出平均电压。文中将ω>2%作为电路的故障判据，并基于此进行了故障预测的仿真研究。
　　上述方法的本质都是通过某种方式放大电路的故障特征信号，并以此作为电路的故障特征参数。通过以上方法获得的故障特征参数只是与故障特征相关的一个因变量，通常并不具有实际的物理含义。此外，上述方法均未从原理上进行分析，且处理数据的方式较为复杂，不利于硬件实现，因而目前的大部分工作只停留在仿真的阶段。
　　3.2基于系统辨识的特征参数提取
　　系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型，是现代控制理论中的一个重要分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，在预测系统的输出以及控制器的设计中已有广泛的应用[49-52]。目前，在电力电子电路故障诊断及预测领域也有少量的应用[53]。
　　要进行系统辨识，必须要先获得系统的模型结构，这通常是通过先验知识获得。在获知系统的模型结构后，使用输入、输出数据通过求解算法来确定模型中的未知参数，进而获得系统有效模型。因此，系统模型结构、输入输出数据、求解算法是系统辨识的三要素。
　　文献[54]针对DC/DC电路，分别建立了Buck、Boost、Buck-Boost、Cuk、反激及正激变换器的时域混杂系统模型。
　　4结论
　　随着电力电子系统可靠性问题的突出，电力电子故障诊断与预测技术已成为研究热点。电力电子主功率器件作为电力电子电路核心，其正常与否直接关系到电力电子电路安全可靠工作。因此，针对电力电子电路主功率器件的故障特征提取技术作为电力电子系统故障诊断与预测中的重要环节和技术基础，受到了国内外学者的广泛关注。
　　功率器件故障特征参数提取技术作为一门新兴研究领域，涉及范围广泛，其中包含器件失效原理研究、电力电子电路精确建模、信号处理、微弱信号检测技术等。从电力电子专业角度来看，关于功率器件故障特征参数提取技术主要有以下研究重点：
　　1）功率器件失效机理研究。
　　功率器件失效机理研究室目前电力电子电路可靠性及故障预测的难点。器件和电路失效物理模型复杂，在各种环境应力下性能衰退机制和规律相差较大，物理模型难以确立。
　　2）故障特征参数的确定。
　　随着功率器件逐渐老化，其本身对电路所产生的输入输出特性也将随之退化，如何选取故障特征参数，并通过监测选定的电路特性参数获得此特征参数是现阶段研究热点之一。
　　3）利用尽可能少的检测点实现对功率器件故障特征参数的提取。
　　现阶段关于功率器件各种故障特征参数提取大多存在检测点较多，实际应用较为复杂等问题。检测点过多不仅增加了电路成本，同时不利于系统可靠性提高。因此，利用尽可能少的检测点，甚至直接利用电路现有检测点，如电路控制中所用的输入输出电压电流检测、散热装置温度检测等，实现对功率器件故障特征参数提取是现阶段故障特征参数提取技术一个重要的研究趋势。