Cyclage actif en mode MLI des modules de puissance IGBT application des SVM pour le diagnostic des défauts de vieillissement thermique

PWM power cycling on power IGBT modules application of the support vector machine to the thermalageing defect diagnosis

• Auteur / Autrice : Mohamed Tounsi
• Direction : Bertrand Boudart, Djamil Aïssani
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique de puissance
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Caen

Mots clés

Mots clés contrôlés

Classification

Reconnaissance des formes (informatique)

Apprentissage automatique

Détérioration

Fatigue thermique

Transistors bipolaires à grille isolée

Résumé

Ce travail porte sur la mise en œuvre d’un classifieur SVM (Séparateur à Vaste Marge) pour le diagnostic automatique de défauts de vieillissement thermique de composants de puissance IGBT à base de mesures électrothermiques. Cela a nécessité le développement d’un banc d’essai de cyclage actif de modules IGBT pour la caractérisation de leur fatigue thermique, l’analyse des dégradations engendrées dans leur assemblage ainsi qu’à la classification de leur mode de fonctionnement, en mode « sain » et en mode « dégradé». La stratégie de cyclage thermique adoptée, vise à reproduite les contraintes imposées aux composants durant un fonctionnement réel. Nous avons suivi d’une part, les paramètres statiques et dynamiques des modules pour détecter d’éventuelles dérives, et d’autre part des paramètres électrothermiques indicateurs de dégradations thermomécaniques dans leur assemblage. Le stress thermique a causé principalement une avance dans les commutations à la fermeture et à l’ouverture ainsi qu’une apparition d’une trainée de courant à l’ouverture. Une analyse de défaillance a permis de révéler un décollement de fils de bonding, une dégradation de la brasure puce/substrat et une reconstruction des surfaces des métallisations d’émetteur et de grille. Le classifieur SVM construit, permet de discerner un mode de fonctionnement dégradé d’un mode de bon fonctionnement des composants, en vue de la mise en œuvre d’une maintenance préventive dans des installations électriques où la continuité de service et la sécurité revêtent une importance capitale.

The work concerns the implementation of an SVM classifier (Support Vector Machine) for an automatic diagnosis of power IGBT module thermal ageing defects, based on thermoelectric measurements. This has required the development of an active cycling test bench for the characterization of the thermal tiredness of IGBT modules, the analysis of the degradations generated in their assembly, and the classification of their operating mode : in '' healthy '' mode and '' degraded '' mode. The strategy adopted for the thermal cycling, aims to reproduce the constraints imposed on the components during their real operation. We followed the module static and dynamic parameters in order to detect possible drifts, and thermoelectric parameters used as criteria of thermo-mechanical degradations in their assembly. The thermal stress caused mainly, earlier switching-on and switching-off modes and appearance of a tile-current. A failure analysis has revealed, in the component assembly, bond-wire lift-off, solder layer degradation, and surface dislocation of the gate and emitter metallizations. The implemented SVM classifier, allows to distinguish between an IGBT degraded operating mode and a healthy operating mode, for a preventive maintenance in electric installations where the continuity of service and safety are very important.