JP2019187030A - 電力変換装置 - Google Patents

Abstract

【課題】半導体モジュールの寿命を高精度に予測することが可能な電力変換装置を提供する。【解決手段】一実施形態によれば電力変換装置は、半導体素子と、半導体素子の状態を検出するセンサと、を有する半導体モジュールと、半導体モジュールの寿命を推定する寿命推定装置と、を備える。寿命推定装置は、センサの検出データを取得するデータ取得部と、検出データに基づいて、半導体素子の動作サイクル数を計測する動作カウンタと、半導体モジュール固有の複数の固有データを格納するデータベースと、検出データ、動作サイクル数、および複数の固有データを用いて半導体モジュールの劣化モードを特定し、特定した劣化モードに対応する寿命データを算出する寿命演算部と、寿命データに基づいて、半導体モジュールの劣化度を判定する劣化度判定部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、電力変換装置に関する。

例えば鉄道車両やハイブリッド自動車に用いられる主電動機の駆動システムには、一般的に、半導体モジュールを備えた電力変換装置が搭載されている。この半導体モジュール内では、動作時の損失に伴って熱が発生するので、温度の上昇および下降が繰り返される。これにより、半導体モジュールの劣化が進行する。

従来、半導体モジュールの寿命は、温度変化量と動作サイクル数とを関連付けた寿命データを用いて推定されていた。

特開２００６−７１５５８号公報 特許第５３４３９０１号公報 特許第５４５２６６３号公報 特許第６０１２８４９号公報

上記寿命データは、特定の通電条件で作成される。しかし、半導体モジュールの劣化モードは、例えば動作条件等に応じて異なる。そのため、一つの通電条件のみで作成された寿命データで半導体モジュールの寿命を予測することは、精度の面で不十分である。

そこで、本実施形態は、半導体モジュールの寿命を高精度に予測することが可能な電力変換装置を提供することを目的とする。

一実施形態に係る電力変換装置は、半導体素子と、半導体素子の状態を検出するセンサと、を有する半導体モジュールと、半導体モジュールの寿命を推定する寿命推定装置と、を備える。寿命推定装置は、センサの検出データを取得するデータ取得部と、検出データに基づいて、半導体素子の動作サイクル数を計測する動作カウンタと、半導体モジュール固有の複数の固有データを格納するデータベースと、検出データ、動作サイクル数、および複数の固有データを用いて半導体モジュールの劣化モードを特定し、特定した劣化モードに対応する寿命データを算出する寿命演算部と、寿命データに基づいて、半導体モジュールの劣化度を判定する劣化度判定部と、を有する。

第１実施形態に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。 半導体モジュール１００の内部構造を示す図である。 データベースの構成例を示す図である。 寿命データの一例を示す図である。 半導体モジュールの温度変化を示す図である。 変形例に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明に係る実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。図１に示す電力変換装置１は、半導体モジュール１００と、寿命推定装置２００と、駆動制御部３００と、を備える。

図２は、半導体モジュール１００の内部構造を示す図である。図２に示す半導体モジュール１００は、半導体素子１０と、センサ１１と、絶縁基板１２と、ベースプレート１３と、ケース１４と、ボンディングワイヤ１５と、電力端子１６と、エポキシ樹脂１７と、を備える。

半導体素子１０は、例えばＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）やＭＯＳＦＥＴ（Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor）等のパワー半導体素子である。半導体素子１０は、はんだ等の接合部材によって絶縁基板１２の上面に接合されている。半導体素子１０は、ボンディングワイヤ１５を介して電力端子１６に電気的に接続される。

センサ１１は、半導体素子１０の終端領域に設けられている。センサ１１は、例えば、半導体素子１０の温度を検出する温度センサである。ただし、センサ１１は、温度検出機能に加えて、半導体素子１０の歪みや半導体素子１０を流れる電流等の半導体素子１０の状態を検出できる他の機能を有していてもよい。

絶縁基板１２の上面には、上述したように、半導体素子１０および電力端子１６が、はんだ等の接合部材によって接合されている。絶縁基板１２の底面には、ベースプレート１３が、はんだや、絶縁性および熱伝導性に優れたシート等の接合部材によって接合されている。

ベースプレート１３は、ヒートシンク４００に取り付けられている。ベースプレート１３は、半導体素子１０の動作で発生した熱をヒートシンク４００へ放熱する。そのため、ベースプレート１３には、例えば銅等の放熱特性の高い材料を用いることが望ましい。

ケース１４は、半導体素子１０等の部品を覆うようにベースプレート１３に取り付けられている。ケース１４の内部は、エポキシ樹脂１７で封止されている。ボンディングワイヤ１５には、例えば、アルミニウム、銅などの熱伝導と電気伝導に優れた材料が用いられる。ボンディングワイヤ１５は、例えば超音波にて半導体素子１０に接合される。電力端子１６は、はんだ、または超音波にて絶縁基板１２に接合される。電力端子１６は、外部端子との接続によって過大な応力が発生しないように、その一部が湾曲した構造を有する。

図１に戻って、寿命推定装置２００は、データ取得部２０と、Ａ／Ｄ変換部２１と、データ保存部２２と、動作カウンタ２３と、データベース２４と、寿命演算部２５と、劣化度判定部２６と、出力部２７と、を有する。なお、半導体モジュール１００が、半導体素子１０の駆動回路や保護回路を内蔵したＩＰＭ（Intelligent Power Module）である場合、寿命推定装置２００は、半導体モジュール１００に一体化されていてもよい。

データ取得部２０は、半導体モジュール１００に設置されたセンサ１１の検出データを逐次的に取得する。センサ１１が温度センサである場合、検出データは、半導体素子１０の温度変化を示す。データ取得部２０は、検出データをＡ／Ｄ変換部２１および動作カウンタ２３へ出力する。このとき、検出データは、アナログ信号としてＡ／Ｄ変換部２１に入力される。

Ａ／Ｄ変換部２１は、上記アナログ信号をデジタル信号に変換してデータ保存部２２へ出力する。データ保存部２２は、このデジタル信号から検出データを抽出して保存する。これにより、センサ１１の検出データが、逐次的にデータ保存部２２に収集されて蓄積される。

動作カウンタ２３は、データ取得部２０で取得された検出データに基づいて、半導体素子１０の動作サイクル数を計測する。例えば、動作カウンタ２３は、検出データに示された温度が、予め設定されたしきい値を超えてから下回るまでを１サイクルとして計測する。なお、動作カウンタ２３は、半導体素子１０のスイッチング回数を動作サイクル数として計測してもよい。半導体素子１０のスイッチング回数は、例えば、駆動制御部３００から半導体モジュール１００へ入力される駆動信号に基づいて計測できる。

図３は、データベース２４の構成例を示す図である。本実施形態では、図３に示すように、データベース２４では、半導体モジュール１００固有の複数の固有データとして、構造、配置パターン、用途、環境仕様、動作仕様が５つのセグメントＡ〜Ｅに分割される。

セグメントＡでは、半導体モジュール１００の部材の構成要素をｍとし、個数や形状に関わるパラメータの構成要素をｎとした場合、セグメントＡの組み合わせはＡｍｎと表すことができる。例えば、半導体素子１０の材質がシリコン（Ｓｉ）である場合にｍ＝１、ベースプレート１３の材質が銅である場合にｍ＝２とする。一方、半導体素子１０の個数をｎ＝１、厚みをｎ＝２に割り当てると設定する。この場合、セグメントＡにおいて、Ａ１１は半導体素子１０の個数、Ａ１２は半導体素子１０の厚み、Ａ２１はベースプレート１３の個数、Ａ２はベースプレート１３の厚みをそれぞれ示す。残りの４つのセグメントＢ、Ｃ、Ｄ、Ｅについても、セグメントＡと同様に、半導体モジュール１００の寿命に影響を与える要素がパラメータに割り当てられている。

配置パターンに関するセグメントＢでは、例えば、１つの半導体モジュール１００内に配置された複数の半導体素子１０の間隔や、ヒートシンク４００に設置された複数の半導体モジュール１００の間隔等がパラメータに割り当てられている。

また、半導体モジュール１００の用途に関するセグメントＣでは、例えば、鉄道車両、自動車等のアプリケーションごとにパラメータがそれぞれ割り当てられている。また、環境仕様に関するセグメントＤでは、例えば、半導体モジュール１００の環境温度等がパラメータに割り当てられている。さらに、動作仕様に関するセグメントＥでは、半導体素子１０に通電する電流値、通電間隔等がパラメータに割り当てられている。

寿命演算部２５は、データ保存部２２に保存された検出データ、動作カウンタ２３で計測された動作サイクル数、およびデータベース２４に格納された固有データを用いて半導体モジュール１００の劣化モードを特定する。また、寿命演算部２５は、特定した劣化モードに対応する寿命データを算出する。

図４は、寿命データの一例を示す図である。この寿命データは、半導体素子１０の温度変化量ΔＴｊと半導体素子１０の動作サイクル数との関係を示すパワーサイクルデータである。図４に示すように、パワーサイクルデータの傾きは、寿命演算部２５で特定される劣化モード毎に予め対応付けられている。

劣化度判定部２６は、上記寿命データに基づいて半導体モジュール１００の劣化度を判定する。出力部２７は、劣化度判定部２６の判定結果を出力する。出力部２７は、この判定結果を数値として出力してもよいし画像として出力してもよい。出力形態が画像の場合、出力部２７は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等の表示部として機能する。

駆動制御部３００は、駆動信号等の信号を半導体モジュール１００に送ることによって、半導体モジュール１００の駆動を制御する。なお、電力変換装置１は、駆動制御部３００と寿命推定装置２００を一体化した構成を有していてもよい。

本実施形態に係る電力変換装置１が電力変換するとき、電力損失が半導体素子１０に発生し、それに起因して熱が半導体モジュール１００内に発生する。この熱は、絶縁基板１２およびベースプレート１３を経由してヒートシンク４００まで拡散しながら伝熱し、その後、大気中へ放熱される。

図５は、半導体モジュール１００の温度変化を示す図である。具体的には、図５は、鉄道車両を速度Ｖで走行させる主電動機の駆動システムに電力変換装置１を搭載した場合の半導体モジュール１００のケース内温度Ｔｃ、および半導体素子１０の温度Ｔｊの変化を示す。

図５に示すように、鉄道車両が力行動作を開始すると、速度Ｖが高くなって、温度Ｔｊが上昇する。そして惰行区間に入ると主電動機が一時停止するので速度Ｖが低下して温度Ｔｊは下降する。

次に、目的の駅に停車するため、ブレーキ動作すなわち回生ブレーキが作用すると、半導体素子１０の損失が再び発生し、温度Ｔｊが上昇する。このように、力行、惰行、回生の動作で半導体素子１０の温度Ｔｊは上昇と下降を繰り返す。このとき、ヒートシンク４００は、半導体素子１０よりも熱容量が大きいためにヒートシンク４００の熱時定数は大きい。そのため、ヒートシンク４００の温度変化量が、半導体素子１０の温度変化量よりも小さくなる。

半導体素子１０の発熱による温度変化が繰り返されると、半導体素子１０と絶縁基板１２との間で線膨張係数の違いが生じる。そのため、半導体素子１０と絶縁基板１２との間に設けられた接合材（はんだ）にき裂が発生する。このき裂が進展すると、半導体素子１０と絶縁基板１２との間における熱抵抗が増大する。このき裂の進展度合いは、半導体素子１０の温度変化に依存し、半導体モジュール１００の寿命は、このき裂の進展度合いに依存する。

そこで、本実施形態では、まず、寿命推定装置２００のデータ取得部２０が、半導体モジュール１００に実装されたセンサ１１の検出データを逐次的に取得する。検出データは、Ａ／Ｄ変換部２１でデジタル変換され、データ保存部２２に保存される。これに並行して、動作カウンタ２３は検出データに基づいて半導体素子１０の動作サイクル数を計測する。

次に、寿命演算部２５は、半導体モジュール１００の劣化モードを特定する。本実施形態では、寿命演算部２５は、データベース２４に格納された固有データの各セグメントＡ〜Ｅの組み合わせを選定する。セグメントＡ〜セグメントＣは、それぞれ、半導体モジュール１００の構造、配置パターン、用途であるので、予め決まっている。そのため、寿命演算部２５は、データ保存部２２に保存された検出データに基づいて残りのセグメントＤ、Ｅの組み合わせを選定する。

続いて、寿命演算部２５は、セグメントごとに選定した組み合わせを論理積処理（ＡＮＤ処理）する。また、寿命演算部２５は、動作カウンタ２３で計測された動作サイクル数を用いて、半導体モジュールの劣化状態を推定する。このとき、寿命演算部２５は、例えば、マイナー則または修正マイナー則に基づいて劣化状態を推定する。

続いて、寿命演算部２５は、セグメントの論理積処理結果と、推定した劣化状態とに基づいて半導体モジュール１００の劣化モードを特定する。この劣化モードは、例えば、論理積の値と劣化状態の推定値との組み合わせに応じて予め設定されている。続いて、寿命演算部２５は、特定した劣化モードに対応する寿命データを算出する。

その後、劣化度判定部２６が、寿命演算部２５で算出された寿命データに基づいて半導体モジュール１００の劣化度を判定する。判定結果は、出力部２７から出力される。

以上説明した本実施形態によれば、センサ１１が半導体モジュール１００に内蔵されている。また、半導体モジュール１００の状態を表す固有データ（半導体モジュール１００の構造、配置パターン、用途、環境仕様、動作仕様）をセグメントに分類している。さらに、寿命演算部２５が、センサ１１の検出データに基づいて選定した各セグメントのパラメータの組み合わせごとに、寿命データを算出する。そのため、電力変換装置１の非定常な運転や、長期的な劣化推定に対して高精度に半導体モジュール１００の寿命を予測することが可能となる。これにより、実際の稼働フィールドで発生している異常モードと劣化モードとを明確に切り分けできるようになるため、どの位置、どのタイミング、どの温度条件等で半導体素子１０が破壊に至るかを高精度に予測することも可能となる。

また、本実施形態では、半導体モジュール１００の寿命を高精度に予測できるため、寿命設計の適正化を図り、無駄な設計マージンを削減できる。その結果、電力変換装置の小型化、軽量化、および低コスト化も可能となる。

また、半導体モジュール１００の劣化状態すなわち電力変換装置１の寿命を定量化できる。そのため、検査周期および項目内容を寿命推定装置２００の出力データから分析することによって、例えば急なトラブルが発生した場合でも上記のように異常モードと劣化モードとを明確に区別できるため、対応策を最良化することができる。その結果、故障率を低減することも可能となる。

さらに、電力変換装置１を運用する事業者側では運転継続性を向上でき、製造側では故障時の要因を特定しやすくなる。そのため、故障時のトラブル対応に要する時間を削減することも可能となる。

（変形例）
図６は、変形例に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。本変形例では、上述した第１実施形態に係る電力変換装置１と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

本変形例に係る電力変換装置１ａでは、データ保存部２２が外部サーバ５００に設けられている。そのため、Ａ／Ｄ変換部２１は、デジタル変換したセンサ１１の検出データを外部サーバ５００に送る。また、寿命演算部２５は、寿命データを算出する際、外部サーバ５００から検出データを読み出す。

本変形例によれば、複数の電力変換装置１ａの検出データを外部サーバ５００に保存することによって、電力変換装置１ａを運用する事業者は、個々の電力変換装置の状態を集約して監視することができる。これにより複数の電力変換装置の運用を適正化して各電力変換装置の更新時期を適正化することが可能となる。さらに、データ保存部２２を外部サーバ５００に設置することによって、寿命推定装置２００を省電力化することも可能となる。

（第２実施形態）
図７は、第２実施形態に係る電力変換装置の概略的な構成を示すブロック図である。本実施形態では、上述した第１実施形態に係る電力変換装置１と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

本実施形態に係る電力変換装置２では、寿命推定装置２００が、調整回路２８をさらに有する。本実施形態では、劣化度判定部２６から調整回路２８に入力されるデジタル信号には、半導体モジュール１００の寿命が所定水準に達しているか否かを示すビットデータが含まれている。調整回路２８は、このビットデータに基づいて半導体モジュール１００の駆動条件を調整する。

例えば半導体モジュール１００の寿命が所定水準に達していない場合、調整回路２８は、例えば力行、惰行、回生の動作モードに関して、半導体モジュール１００の駆動条件を緩和する。続いて、駆動制御部３００が、緩和された駆動条件に基づいて半導体モジュール１００を駆動する。

その後、第１実施形態と同様に、寿命演算部２５が寿命データを算出し、劣化度判定部２６が半導体モジュール１００の劣化度を判定する。このとき、寿命が所定水準に達していない場合、調整回路２８は、半導体モジュール１００の駆動条件をさらに緩和する。このように、半導体モジュール１００の寿命が所定水準に達するまで調整回路２８は、半導体モジュール１００の駆動条件を調整する。ただし、調整回路２８は、電力変換装置２の仕様で予め定められた出力条件や、鉄道向けなどでは所定ダイヤを守る条件といった必須制約条件を満たす範囲内で半導体モジュール１００の駆動条件を緩和する。

以上説明した本実施形態によれば、電力変換装置２が非定常や不規則な運転パターンになったとしても、寿命推定装置２００は、半導体モジュール１００の状態をリアルタイムで把握できるので、半導体モジュール１００の寿命を高精度に予測することが可能となる。

また、本実施形態では、非定常な運転により半導体モジュール１００の寿命が所定水準を満足できない状況に陥る可能性があっても、調整回路２８によって半導体モジュール１００の駆動条件がフィードバック制御される。そのため、半導体モジュール１００の寿命を延命することが可能となる。

以上本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１、１ａ、２ 電力変換装置、１０ 半導体素子、１１ センサ、２０ データ取得部、２３ 動作カウンタ、２４ データベース、２５ 寿命演算部、２６ 劣化度判定部、１００ 半導体モジュール、２００ 寿命推定装置

Claims (7)

1. 半導体素子と、前記半導体素子の状態を検出するセンサと、を有する半導体モジュールと、
   前記半導体モジュールの寿命を推定する寿命推定装置と、を備え、
   前記寿命推定装置は、
   前記センサの検出データを取得するデータ取得部と、
   前記検出データに基づいて、前記半導体素子の動作サイクル数を計測する動作カウンタと、
   前記半導体モジュール固有の複数の固有データを格納するデータベースと、
   前記検出データ、前記動作サイクル数、および前記複数の固有データを用いて前記半導体モジュールの劣化モードを特定し、特定した劣化モードに対応する寿命データを算出する寿命演算部と、
   前記寿命データに基づいて、前記半導体モジュールの劣化度を判定する劣化度判定部と、
   を有する、電力変換装置。
2. 前記データベースは、前記複数の固有データとして、前記半導体モジュールの構造、配置パターン、用途、環境仕様、および動作仕様のパラメータをそれぞれセグメントに分割して格納し、
   前記寿命演算部は、前記検出データに基づいて前記セグメントの組み合わせを選定し、選定した前記セグメントを論理積処理し、前記動作サイクル数に基づいて前記劣化度を推定することによって前記劣化モードを特定する、請求項１に記載の電力変換装置。
3. 前記寿命推定装置は、前記劣化度判定部の判定結果に応じて、前記半導体モジュールの駆動条件を調整する調整回路をさらに有する、請求項１または２に記載の電力変換装置。
4. 前記寿命推定装置は、前記劣化度判定部の判定結果を示す画像を表示する表示部をさらに有する、請求項１から３のいずれかに記載の電力変換装置。
5. 前記データ取得部で取得された前記検出データが外部サーバに格納され、
   前記寿命演算部は、前記外部サーバから前記検出データを読み出す、請求項１から４のいずれかに記載の電力変換装置。
6. 前記センサが、前記半導体素子に設けられている、請求項１から５のいずれかに記載の電力変換装置。
7. 前記寿命推定装置が前記半導体モジュールに一体化されている、請求項１から６のいずれかに記載の電力変換装置。

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