芯耀
与非AI
202
作者简介：张浩1, 刘星2, 孙 清2, Ghazaryan Areg2, 荆晓博1, Andreas Huerner2, Maria Cotorogea2（1 英飞凌科技(中国)有限公司，中国上海；2 英飞凌科技股份公司，德国）
通讯作者：张浩, Hao.zhang@infineon.com
报告人：张浩, Hao.zhang@infineon.com
/ 摘要 /
在新能源汽车应用中（如主逆变器和OBC等），SiC MOSFET器件面临着极端工作条件的挑战，如主动短路（ASC）和浪涌电流冲击等，其主要的失效模式都是与热相关，即芯片表面金属层(AlCu或Al等)的高温熔融。鉴于这类极端工况的特点(超高结温、超大电流等)，和当前典型的仿真模型的局限性，文章基于SPICE和PLECS的SiC MOSFET器件建模，进行了详细的优化和改进，并取得了很好的效果，尤其是PLECS模型优化中的在线热阻更新功能等。最后，基于相同的ASC工况，将优化后的PLECS、增强版的SPICE和3D有限元热仿真的结果，进行了对比分析，和相关的总结。
1. 简要背景
根据相关论文和文献的研究，无论是ASC还是浪涌电流冲击，SiC MOSFET器件的主要失效模式，都与高温大电流下的芯片表层金属熔化相关。因此，如何尽可能准确地仿真评估，SiC MOSFET器件在上述极端工况下的结温Tvj，一直是业内研究热点，也是本文的重要研究内容。
2. 基于SPICE的SiC MOSFET器件建模与优化
典型的SPICE模型(如英飞凌官网的SiC MOSFET SPICE模型)，默认都是基于规格书的SPEC进行校正(≤3xInom, ≤200˚C)，如图1中的区域B，无法覆盖与ASC和浪涌工况相关的区域D。因此，典型的SPICE器件模型，只适合常规工况相关的仿真。
图1.典型的SPICE模型覆盖区域与ASC和浪涌工况的典型区域
针对ASC和浪涌工况，需进行额外的模型优化。如图2，增强版SPICE模型，根据实际物理结构与理论公式的Cauer热阻模型，同时考虑了高温的影响，在ASC工况下，取得了很好的仿真效果：
图2.增强版SPICE模型对ASC工况仿真的显著提升
3. 基于PLECS的SiC MOSFET器件建模与优化
继续上述增强版SPICE的优化方向，针对ASC和浪涌工况，文章同时对SiC MOSFET器件的电学模型和热阻模型，进行更全面和深入的器件建模与优化。
3.1电学模型的优化
在ASC和浪涌工况中，需要高温和大电流区间的V&I数据，很难通过实验测量获得。基于传统数值公式的外推法，又会带来误差的不确定。因此，文章建议，可采用经过校正的器件TCAD模型，进行V&I数据的生成，用于电学模型的V&I数据，相对误差可控，如图3所示：
图3.来自TCAD仿真的高温大电流V&I数据(举例参考)
3.2热阻模型的优化
在ASC和浪涌工况中，需要高温的热阻Zth曲线；而在高温下，很多材料(如SiC等)的导热率和比热容等参数都会变化，因此，规格书的热阻Zth曲线也无法适用，如图4所示，不同Tvj温度下，Zth曲线会随之变化。
图4.器件ZthJC曲线随Tvj升高而增加(基于3D有限元热仿真)
因此，如何建立准确的覆盖高温的器件Zth曲线；同时，在ASC和浪涌仿真过程中，器件Zth曲线能随Tvj波动而变化，即Zth的在线更新。
为了解决上述难题，文章创新地提出了Zth热阻建模与优化的三步策略，如下图5：
图5.针对ASC和浪涌的热阻建模与优化的思路
3.3PLECS模型优化与验证
基于上述的电学与热阻的优化，在PLECS里进行了建模与电路仿真验证，如下图6：
图6.基于PLECS的器件模型优化与验证
4. 不同建模与优化的对比与讨论
4.1 优化后的PLECS与3D有限元热仿真的对比，如图7：
图7：基于相同ACS功率输入的PLECS与3D有限元热仿真的对比
4.2 优化后的PLECS与增强型SPICE仿真的对比，如图8，
图8：基于相同ACS电流输入的PLECS与增强型SPICE仿真的对比
4.3 在线热阻更新对ASC仿真的影响，如图9：
图9.基于相同ACS电流输入的PLECS仿真中在线Zth更新的影响
5. 总结
针对ASC和浪涌工况，改进后的SiC MOSFET增强版SPICE模型，相比典型的SPICE模型，取得了更好的仿真效果，且与实测结果接近。
在PLECS中，进一步深入优化了器件的电学和热阻模型，在对比3D有限元热仿真，和对比增强版SPICE仿真中，都取得了非常好的仿真精度。尤其是在这类极限工况(ASC和浪涌等)的芯片Tvj仿真过程中，引入在线Zth更新的概念，可更准确地表征高温波动对热阻的影响，从而进一步提高仿真的准确性。
特别致谢：
除了作者栏中相关同事们，对文章各个部分的贡献与付出，在此也特别感谢 Reto Christen（christen@plexim.com）和 Sisi Zhao（zhao@plexim.com）在PLECS仿真中的建议与支持。
