0 弁言
绝缘栅型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT)是由MOSFET和功率双极型晶体管复合而成的一种器件。IGBT既具有MOSFET的高速开关及电压驱动特性，又有功率双极型晶体管（BJT）的低饱和电压特性及易实现较大电流的能力，在工业、能源、交通等场合越来越不可取代[1]。虽然在电力电子电路中，IGBT紧张事情在开关状态，但是IGBT仍旧是功耗较大的电子器件，随着开关频率的增高，开关损耗会随之增大而成为器件功耗的紧张成分[2]。
IGBT模块的性能与其开关特性密切干系，器件的开关特性直接决定其开关损耗，开关损耗制约着器件的事情效率的提高。而且功率器件IGBT的开关损耗可能会产生很高的热量，引起过大的温升，对器件的可靠性影响很大。因此，IGBT模块的开关损耗问题一贯是各国学者研究的热点，个中如何准确估算IGBT模块的开关损耗是研究的重点内容之一。损耗打算对系统设计、寿命预测、选择得当的散热系统、提高系统的可靠性很主要[3-6]。
目前，国内外有关IGBT开关损耗研究的文献很多，这些文献归纳总结可以看出：IGBT模块开关损耗的打算方法紧张分为基于物理方法的损耗打算法和基于数学方法的损耗打算法两种。本文对近年来各国学者们对IGBT模块开关损耗的打算方法进行谈论，并给出其相应的运用范围。
1 开关损耗定义
IGBT模块的开关瞬态电压、电流波形及开关损耗如图1所示。
IGBT模块的开关损耗由IGBT的开关特性决定，与其集-射极间电压Vce及集电极电流Ic有关。损耗打算公式如下所示[7]：
个中：Pon为开通损耗，Poff为关断损耗，ton为开通韶光，toff为关断韶光，vce为集-射极间电压，ic为集电极电流。
2 基于物理方法的开关损耗打算
基于物理方法的IGBT模块开关损耗打算方法是采取仿真软件，利用电源、电容、电阻、电感及晶闸管等一些相对大略的元件搭建器件物理模型来仿真IGBT模块的动态特性，得到IGBT模块的开关瞬态电流、电压的波形，从而打算开关损耗。Hefner、Kraus、Sheng平分离建立物理模型，采取该方法详细描述了损耗打算过程，并不断改进。该方法的开关损耗打算流程图如图2所示。
这种打算方法的准确程度紧张取决于IGBT损耗模型的精确度和模型参数的准确度，采取的物理模型越靠近IGBT实际器件，模型参数越靠近实际大小，仿真打算IGBT损耗值才能越靠近实际损耗值。
目前，常用的用于IGBT模块动态仿真的软件紧张有三种：Saber、Pspice、Matlab。
个中Saber供应的是包括Hefner模型在内的5个通用模型和各种精确的详细型号器件的专用模型[8-9]，Pspice中供应详细的器件仿真模型[10-11]，这些模型基于IGBT物理构造包含了其主要的物理特色，可以描述IGBT在各种外部电路条件下的稳态和动态特性，具有很好的动态精确性。但是这些模型中多种参数值的确定对仿真影响较大，而且对一样平常的利用器件的用户来说，模型参数值的确定是比较繁芜和困难的。而Matlab仅供应空想的器件模型，模型通用性较好，但其可设置IGBT参数较少，在开关动态过程的精确描述方面存在很大欠缺[9，11]。
Hefner首先提出了“非准静态近似理论”[13-17]，传统的“准静态近似理论”忽略了电子和空穴电流相互耦合会造成集电极电流的变革，以及由于基区的快速变革造成有效输出电容的数量级的改变，而这些对IGBT模块物理模型相称主要，进而会影响到IGBT模块开关损耗值，因此准静态近似理论不再适用于对IGBT等具有电导调制效应的功率器件进行瞬态剖析。Hefner模型是第一个完全的一维剖析、电荷掌握模型，被广泛运用于电路仿真中，模型中包含了IGBT模块的主要物理特色，可以描述IGBT模块在各种外电路条件下的稳态特性，采取非线性电容，也能很好地表现器件的动态特性，与实验结果比较，具有较准确的结果。一样平常可在Saber和Pspice软件中实现。
Kraus采取一个多项式来逼近动态过剩载流子浓度分布[18-20]，更加贴近IGBT模块内部载流子的运动，其影响IGBT模块动态开关波形。Kraus模型是将IGBT模块算作MOSFET和BJT组成，仅适用于NPT-IGBT的建模。MOSFET部分采取电阻和电容来表达其特色，BJT部分采取一个二极管和三个电流源来描述。Kraus模型大略易懂，但内部理论较为繁芜，很难在一样平常仿真软件中实现，紧张用于Saber软件的仿真中。
Sheng模型紧张用于对D-IGBT的建模[22]，采取二维载流子分布的方法描述IGBT静态特性，同时综合考虑了其动态特性和温度对器件的影响，其紧张用于Pspice仿真软件中。
基于物理方法的开关损耗打算优点是物理模型精度高(精度取决于模型的不同简化程度和参数的准确度)，针对器件的详细构造和工艺建立的仿真模型精确表示了器件的动态和静态特性；缺陷是物理模型的构建非常困难，仿真速率慢，而且模型参数的得到也比较困难。
3 基于数学方法的开关损耗打算
3．1 基于数据手册的开关损耗打算
文献[23]提出一种基于数据手册估算IGBT模块开关损耗的打算方法，该方法最早是范例IGBT模型生产商在其数据手册中给出的[24]，数据手册给出范例产品的开关能量曲线如图3所示，从中可以看出关断能量为集电极电流的线性函数，开通能量为集电极电流的二次函数。
利用线性插值的方法可以得到关断损耗：
式中：user代表示实丈量的数据，data代表数据手册中的数据。
利用二次插值的方法可以得到开通损耗：
展开可以求出Aon，Bon，Con。
基于数据手册的开关损耗打算方法的优点是直策应用数据表中数据，大略方便，缺陷是打算禁绝确。供应商供应的数据是基于实验室条件下的数据，而在实际工况下运行条件与供应商的实验工况不一致，其开关能量曲线一定有一定差异，打算损耗也会不同。
3．2 基于数学模型的开关损耗打算
基于数学模型的IGBT模块开关损耗打算方法便是在对实际运行条件下的大量的IGBT开关损耗数据进行一定归纳剖析的根本上，依据损耗随各参数的变革趋势，建立损耗与各个影响因子之间的数学关系，进而建立器件开关损耗数学模型。
用于开关损耗建模的数学模型紧张有多项式模型[25，28]，幂函数模型，多项式和幂函数组合模型，多维数据库模型[30-31]，人工智能模型（如神经网络模型，含糊逻辑模型）等。
幂函数模型是将开关损耗表示成电流的幂函数的形式[26]，当考虑到不同的母线电压和结温对开关损耗的影响时，其表达式为：
式中：PSW.X为开通损耗，Vdc为实际母线电压，Vb为母线电压基值，Tj为结温，Tb为基值结温，ASW.X、BSW.X、CSW.X、DSW.X为常数，可经由大量的拟合得到。该公式同时适用于开通损耗和关断损耗。
幂函数模型的系数较少，拟合速率快，但拟合效果较差，在此根本上又提出了多项式与幂函数模型相结合的建模方法[27]，多项式可以提高拟合精度，但系数的无限增多又会大大降落拟合速率，因此在建立多项式与幂函数模型时要把稳二者的平衡。
神经网络具有很好的函数逼近能力，通过对样本的演习，能够很好地反响工具输入输出之间的映射关系，同时神经网络又具有高度的鲁棒性，因而能取得较好的建模效果[33]。建立神经网络模型采取的是偏差反传网络(简称BP网络)，确定开关损耗模型采取的是三层网络，构造如图4所示，输入层由几个干系的变量组成如电压、电流、结温、门极电压、门极电阻等，输出层为开通损耗或者关断损耗。末了选取的详细演习参数越多，演习次数越多，偏差越小。
神经网络模型对大量非构造性、非精确性规律具有自适应功能，具有的信息影象、知识推理和优化打算的特点，大大方便了开关损耗建模，其不管器件的物理机理，只对其外特性进行输入输出的智能学习，从而实现对IGBT输入输出系统的仿照，得到实况输出的准确预测；但神经网络的学习过程常日较慢，对突发事宜的适应性差。
采取数学模型的开关损耗打算方法的优点是规避器件的物理机理，布局模型尽可能的大略和提高仿真速率；缺陷是基于大量的实验数据拟合，准备事情比较繁芜。
3．3 基于波形拟合的开关损耗打算
基于波形拟合的IGBT开关损耗打算方法的基本思路是：剖析IGBT模块开通、关断时物理机理及得到的电压、电流的波形，总结其开关暂态过程的紧张特色，建立相应的大略函数表达开通、关断的电压、电流波形，使该模型下得到的开通、关断时的电压、电流的波形无限逼近开关暂态实测波形，然后通过电压、电流方程的积分得到开关损耗。
如图5、图6所示分别为IGBT开通、关断时的电压、电流波形，采取将开关过程分段，每段分别利用大略函数逼近实测波形。该方法可以将IGBT并联二极管的损耗考虑在内，当代IGBT采取的快速规复二极管的开通损耗与关断损耗比较可以忽略不计（小于1%）[38]。
但是该方法的暂态波形表达式不足完全，而且个中可能将某些变量认为恒定，因此得到的曲线只能逼近实际波形曲线，想要真正与试验得到的数据同等是不可能的。
文献[42-43]完备忽略了开关暂态电压和电流的拖尾过程；文献[44]考虑了拖尾过程，但在拟合过程中，将电流上升时问、续流二极管的反向规复电流、反向规复韶光等主要参数都视为恒定值，电压源换流器实际事情过程中，工况是常常变革的，IGBT的开关电流也是变革的，且上述参数都是随开关电流的变革而变革的；文献[45]未考虑线路杂散参数影响，同时提出了大量须要由实测波形数打算得出的待定系数，将开关电流与拟合参数的关系繁芜化，降落了在高压大功率场合下的实用性；文献[46]提出的模型拟合电压波形与实验电压波形基本同等，尤其是关断电压上升阶段和电压过冲阶段的准确拟合，电压过冲衰减过程的衰减趋势也能较好地拟合，但模型未计入电路杂散电容及对地电容，拟合波形没有实验波形中的振荡衰减征象。
采取曲线拟合的IGBT开关损耗打算方法优点是相对准确，且大略实用，但是现有开关损耗模型研究存在明显的近似处理，对开关暂态波形的描述不足完全。虽然这些拟合波形无法与实验波形达到绝对同等，但拟合方法也在不断改进，近似度不断提高，因此基于曲线拟合的IGBT开关损耗打算是绝对可行的。
4 结语与展望
通过对IGBT模块开关损耗的各种打算方法进行分类和剖析，可大致理解其各自的优缺陷如表1所示。基于物理方法打算开关损耗打算方法须要建立IGBT的等效物理模型，参数提取也比较繁芜，但目前许多仿真软件已经建立了一些器件的物理模型，大大方便了人们的运用。基于数学方法的开关损耗打算方法大都因此数据手册和实验数据为根本，规避器件的繁芜的物理构造剖析，由于厂商供应器件资料的测试环境的确定性导致基于数据手册的开关损耗打算方法无法得到工况下器件的精确开关损耗值，但打算方法大略易懂，具有通用性；基于数学模型和波形拟合的开关损耗打算方法都以实测的开关波形和开关损耗值为根本，准备事情繁芜，但模型建立后获取开关损耗值比较大略，打算速率快，而且精度较高。
现有的IGBT模块开关损耗打算方法在其精确度和通用性上存在一定的局限性，这是由于器件的多样性、工况的繁芜性等造成的。IGBT模块是开关器件，其开关频率影响IGBT模块的导通和关断过程，因此接下来可以在开关损耗打算方法中引入开关频率对其影响，使损耗模型更加精确。其次在基于神经网络损耗模型成功的根本上，可以采取其他人工智能模型对IGBT模块开关损耗建模，得到更精确的开关损耗值。
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