Maximum Junction Temperature Estimation and Thermal Impedance Characterization of Multichip SiC MOSFET Power Modules

Abstract

Recently, the demand for silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) devices as representatives of wide-bandgap (WBG) materials is increasing in various power electronics applications such as renewable energy, electric vehicles, and urban air mobility (UAM) because WBG devices can improve power density and efficiency for power electronic systems through advantages of wide energy gap, high switching speed, high thermal conductivity, and high breakdown voltage. The advantages of WBG power devices become more prominent in high-power applications, whose WBG power modules often consist of parallel-connected multiple power devices. Thus, the trend of WBG devices is toward modularization and parallel connection. The parallel connection and modularization have several potential advantages, including cooling performance improvement (mainly by the modularization) and reduced possibility of thermal runaway (owe to the paralleled multi-chips). However, despite the parallel modularization of the WBG power module, thermal reliability issues still remain and a failure of a single device in parallel devices may cause severe faults under driving. Thus, it is essential to ensure thermal reliability on multichip power modules. Thermal reliability research has followed various approaches; the key parameters for improving the thermal issues are the maximum junction temperature and thermal impedance. These parameters are also essential in monitoring the safety of a power module. The junction temperature has been measured by temperature sensors or estimated by temperature-sensitive electrical parameters (TSEPs), and thermal impedance has been extracted with the estimated and measured junction temperature. However, in the SiC MOSFET power module with anti-parallel diodes, the maximum junction temperature estimation based on TSEPs is challenging. As an example, a common method to estimate the maximum junction temperature is either by the body-diode forward voltage or the on-resistance. But, it is difficult to distinguish the impact of the anti-parallel diodes in the forward voltage measurement. In addition, the on-resistance has low sensitivity under low-current calibration. If the anti-parallel diodes are disconnected by cutting their wires, it may be possible to use the MOSFET body diodes, instead. However, even in this approach, the TSEP estimates the average temperature of devices, and thus, it is difficult to calibrate the maximum junction temperature. It is also possible to fabricate a built-in temperature sensor on the device; nevertheless, the sensor requires additional fabrication processes and potential cost increment. Therefore, an alternative estimation method is required, especially for multichip SiC power modules. This dissertation introduces new approaches to estimate maximum junction temperature and characterize thermal impedance: 1) Maximum junction temperature estimation with new calibration method; and 2) Thermal impedance characterization by a fusion method of multiphysics simulation and fiber optic thermal sensors. In order to accurately estimate the maximum junction temperature for the SiC parallel MOSFET power module with anti-parallel diodes, a new dynamic calibration is proposed instead of the previous calibration conducted under the saturated module temperature. The proposed method measures the maximum junction temperature with fiber optics and simultaneously monitors the factors related to maximum junction temperature, such as the on-resistance, gate-source voltage, drain current, substrate temperature, and drain-source voltage. The parameters were measured from both 4-paralleled and 10-paralleled SiC MOSFET power modules with anti-parallel diodes. Based on the measured data, data-driven modeling with a deep neural network has been conducted to develop the maximum junction temperature model. The trained model has been verified with MSE of 0.678 on the 4-paralleled MOSFETs model and MSE of 0.991 on the 10-paralleled MOSFETs model. In addition, a novel characterization method for the thermal impedance is proposed by using the fusion of junction temperature measured by optical fiber thermal sensor and multiphysics finite element method (FEM) simulation. The undetected region due to the limited sensor's response speed is compensated with the multiphysics simulation data, and the network identification by deconvolution method analyzes the compensated temperature curve. The proposed method has been verified to have only a 3.8% difference compared to the thermal resistance measured by the AQG 324 standard. The proposed estimation process and thermal impedance characterization method could be contributed to accurately estimate the maximum junction temperature of the multichip SiC MOSFET power modules with anti-parallel diodes. Therefore, the proposed methods are expected to be helpful solutions for thermal reliability.|최근 친환경 에너지, 전기자동차, 및 UAM 등 다양한 전력 전자 응용 분야에서 Wide Band Gap (WBG) 소자로 대표되는 SiC와 GaN 소자의 수요가 증가하고 있다. WBG 소자가 지닌 넓은 에너지 갭, 고속 스위칭, 높은 열전도도, 높은 내전압 등 여러 장점이 전력시스템의 효율과 출력 밀도를 높일 수 있기 때문이다. 추가로 해당 전력 전자 응용 분야는 기존에 WBG 소자가 가진 고효율 구동과 더불어 고출력화가 요구되어 대부분의 소자가 모듈화 및 병렬화가 진행되는 추세다. WBG 소자의 병렬화는 기존의 단일 소자 대비 방열 성능 증대 및 접합 온도를 균일화시키는 장점이 있다. 하지만 WBG 소자의 병렬 모듈화에도 불구하고 여전히 열 신뢰성 문제는 존재하고, 병렬 소자 중 하나만 고장이 발생하더라도 전력시스템 구동에 문제를 발생시키므로 열 신뢰성 확보는 필수적이다. 따라서 열 신뢰성과 관련된 많은 연구들이 진행되고 있으며, 이를 개선하고 안정성을 감지하기 위해 가장 중요하게 간주되는 인자는 최대 접합 온도와 열 임피던스다. 최대 접합 온도는 소자 위에 집적된 센서를 통해 측정할 수 있고, 또는 Temperature Sensitive Electrical Parameter (TSEP)이라는 인자를 통해 추정할 수 있다. 열 임피던스는 측정 및 추정된 접합 온도의 변화를 분석하여 추출할 수 있다. 하지만 역 병렬 다이오드를 지닌 병렬 SiC MOSFET 파워 모듈의 경우 TSEP으로 접합 온도 추정이 쉽지 않다. SiC MOSFET의 TSEP 중 대표격으로 사용되는 Forward voltage와 On 저항을 사용할 때, Forward voltage는 역병렬 다이오드의 영향으로 교정 및 교정 후 온도 추정 결과가 부정확하며, On 저항의 경우 병렬 소자가 지니는 작은 저항으로 기존에 사용되던 저전류 교정 작업은 한계를 지닌다. 만약 역 병렬 다이오드의 연결을 끊고 Body diode를 통해 교정이 이루어졌을지라도, 이는 병렬 소자의 평균 접합 온도를 추정하고 최대 접합 온도 추정은 제한적이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 추가 공정과 전선 연결을 요구하는 고가의 센서 내장형 소자를 이용하거나 기존 TSEP이 지닌 부정확한 온도 추정을 대체할 수 있는 새로운 추정 기법이 요구된다. 본 논문에서는 SiC MOSFET 파워 모듈 열 특성 분석에 핵심 인자인 최대 접합 온도와 열 임피던스의 새로운 접근 방법을 소개한다. 1) 새로운 교정 기법을 이용한 최대 접합 온도 추정 모델 제안 2) 다중 물리 해석과 광학 센서 융합 기법을 이용한 열 임피던스 분석 역 병렬 다이오드를 지닌 병렬 SiC MOSFET 모듈의 최대 접합 온도 추정을 위해 소자와 기판이 동일한 포화 온도 아래 수행되었던 기존 교정 기법 대신 새로운 동적 교정 기법을 제안한다. 제안된 교정 기법은 Fiber optics로 SiC MOSFET의 최대 접합 온도를 측정하면서 온도에 영향을 줄 수 있는 On 저항, 게이트-소스 전압, 드레인 전류, 기판 온도 및 드레인 소스 전압을 동시에 측정한다. 측정된 인자들은 병렬 소자와 모듈 구조가 지닌 기생 저항 및 모듈 내 온도 불균일을 반영하며, 이를 통해 최대 접합 온도를 추정할 수 있는 데이터 기반 최대 온도 추정 모델링이 가능하다. 본 연구에서는 제안된 기법을 역병렬 다이오드를 포함한 4 병렬 및 10 병렬 SiC MOSFET 파워 모듈에 적용하고 검증하였다. 파워 모듈의 최대 접합 온도는 측정된 데이터를 기반으로 심층 신경망(Deep Neural Network)을 통해 모델링 되었고, 4 병렬 모델의 경우 평균 제곱 오차 0.678, 10 병렬 모델의 경우 0.991 수준으로 검증되었다. 추가로 광학 온도 센서를 이용한 정밀한 접합 온도 측정값과 다중 물리 해석 결과 융합을 기반으로 SiC MOSFET 파워 모듈의 열 임피던스를 추출하는 새로운 기법을 연구하였다. 센서가 지닌 측정 한계 영역을 해석 결과를 통해 보상하고, 보상된 온도 변화를 NID 기법으로 분석하였다. 제안된 기법은 소자의 최대 온도를 고려한 열 임피던스를 추출할 수 있으며, AQG 324에서 제안되는 열저항 측정 기법으로 검증되었으며 3.8% 수준의 오차를 지닌다. 본 논문에서 제안된 기법은 역 병렬 다이오드를 지닌 멀티칩 SiC MOSFET 파워 모듈의 최대 접합 온도와 열 임피던스 특성을 정확하게 파악하는 데 사용될 수 있다. 따라서 제안된 방법은 파워 모듈의 열 신뢰성에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.