[发明专利]基于米勒平台电压的MOSFET退化评估方法及采用该方法的MOSFET剩余寿命预测方法在审
申请号: | 201510309286.6 | 申请日: | 2015-06-08 |
公开(公告)号: | CN104849645A | 公开(公告)日: | 2015-08-19 |
发明(设计)人: | 叶雪荣;王一行;陈岑;孙博;吕明东;徐军忠;翟国富 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G01R31/27 | 分类号: | G01R31/27 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 岳昕 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 米勒 平台 电压 mosfet 退化 评估 方法 采用 剩余 寿命 预测 | ||
技术领域
本发明涉及半导体退化评估及寿命预测领域。
背景技术
功率MOSFET由于其开通速度快,热稳定性好等优点,被广泛应用于混合动力车、航天飞行器等设备的电力电子电路中。近年来随着微电子器件加工工艺的迅速发展,器件的沟道长度、栅极氧化层厚度等尺寸不断缩小,器件动态特性也随之提高,功率损耗以及费用显著降低。但器件尺寸缩小的同时,MOSFET的热载流子注入、栅氧化层经时击穿等退化更加显著,由此导致的氧化层、界面态缺陷损伤积累,最终将导致MOSFET的栅极失去控制能力,使得功率转换电路出现严重故障。数据表明,功率MOSFET是电力电子电路中失效率仅次于铝电解电容的器件,其可靠性对系统的可靠性有着重要的影响。
大量的经验和数据表明,MOSFET的阈值电压、跨导等参数可以精确地反映出MOSFET的退化效果,体现其内部结构的变化,进而判断器件是否失效以及预测其剩余寿命。但是阈值电压等参数的测量,需要将MOSFET从应用电路中取出,采用半导体参数测试仪等进行离线测试,但是实际应用中基本不允许中断工作状态,对器件离线测试。因此,如何在实际电路中不取出MOSFET完成对MOSFET的阈值电压和跨导参数的精确测量是目前该领域中的研究热点。
米勒平台电压和阈值电压、跨导等之间存在着对应关系,在器件的退化过程中也可表征其退化状态,并且可以在实际电路中在线测得,所以通过米勒平台电压评估MOSFET退化状态是完全可行的。
发明内容
本发明为了解决无法实时在线评估MOSFET退化状态的问题,同时满足对MOSFET的剩余寿命预测方法的需求。提出了基于米勒平台电压的MOSFET退化评估方法及采用该方法的MOSFET剩余寿命预测方法。
基于米勒平台电压的MOSFET退化评估方法,该退化评估方法包括如下步骤:
步骤一、将MOSFET与实际工作电路连接,采集并存储MOSFET开通时刻的栅源极电压波形;
步骤二、从所述采集的电压波形中提取出米勒平台电压,并存储,该米勒平台电压记为米勒平台电压初始值;
步骤三、根据MOSFET的栅氧化层经时击穿退化机理,对MOSFET做加速退化试验;
步骤四、在加速退化试验中,根据退化速度的快慢,每隔预设时间间隔,采集并存储当前退化状态下的米勒平台电压,记录各时刻的米勒平台电压;
步骤五、利用步骤二中的米勒平台电压初始值及步骤四中获得的退化试验中各时刻的米勒平台电压,对米勒平台电压退化模型进行估计,获得米勒平台电压的状态方程,其中利用步骤二中的米勒平台电压确定米勒平台电压退化模型的初始参数;
步骤六、利用步骤五得到的状态方程及初始参数作为粒子滤波算法的起始参数,然后利用粒子滤波算法评估MOSFET的退化状态。
步骤一中的实际工作电路为Boost DC/DC升压电路。
所述步骤二中的从所述采集的电压值中提取出米勒平台电压,提取方法为:对采集的电压值进行消噪处理和二阶求导,取MOSFET开通阶段二阶导数的最大值,该最大值即为米勒平台电压。
所述步骤三中的对MOSFET做加速退化处理,该加速退化处理过程为:对MOSFET施加栅源极过电应力和漏源极过电应力。
采用基于米勒平台电压的MOSFET退化评估方法的MOSFET剩余寿命预测方法,该剩余寿命预测方法包括下述步骤:
步骤1、将MOSFET与实际工作电路连接,采集并存储MOSFET开通时刻的栅源极电压波形;
步骤2、从所述采集的电压波形中提取出米勒平台电压,并存储,该米勒平台电压记为米勒平台电压初始值;
步骤3、根据MOSFET的栅氧化层经时击穿退化机理,对MOSFET做加速退化试验;
步骤4、在加速退化试验中,根据退化速度的快慢,每隔一定时间间隔,采集并存储当前退化状态下的米勒平台电压,记录各时刻的米勒平台电压;
步骤5、利用步骤二中的米勒平台电压初始值及步骤四中获得的退化试验中各时刻的米勒平台电压,对米勒平台电压退化模型进行估计,获得米勒平台电压的状态方程,其中利用步骤二中的米勒平台电压确定米勒平台电压退化模型的初始参数;
步骤6、利用第五步得到的状态方程及初始参数作为粒子滤波算法的起始参数,然后利用粒子滤波算法评估MOSFET的退化状态,得到MOSFET退化模型;
步骤7、利用粒子滤波算法对MOSFET退化模型的参数进行修正与更新,并得到新的MOSFET退化模型;
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