مراقبة SOH لمفاتيح SiC في محولات الجر للمركبات الكهربائية

تتيح أجهزة كربيد السيليكون العديد من المزايا على مستوى النظام في تطبيقات محولات الجر للمركبات الكهربائية، بما في ذلك تحسين كفاءة تحويل الطاقة، خاصة عند الأحمال الخفيفة، والمغناطيسات الأصغر، وأنظمة التبريد المحتملة الأكثر بساطة. في هذه المقالة، نناقش تقنية مراقبة الحالة الصحية (SOH) لأجهزة SiC في تطبيق عاكس الجر الذي تم تقديمه من قبل مجموعة من جامعة تكساس ودالاس وتكساس إنسترومنتس.¹

اختيار معلمات الجهاز للقياس لتحديد أوضاع الفشل

تعتمد اختبارات التأهيل النموذجية لأجهزة أشباه الموصلات على إجهاد الجهاز تحت ظروف معينة من الجهد ودرجة الحرارة والرطوبة والوقت. الهدف هو التحقق من قدرة الجهاز على اجتياز شروط المواصفات المدرجة في ورقة البيانات. تم تطوير اختبارات العمر المتسارعة (ALTs) للتأكيد على أجزاء مختلفة من الجهاز في ظل ظروف محددة، ويمكن التحقق من معلمات الجهاز أثناء وبعد هذه الاختبارات لتحديد تحولات المعلمات وضمان تشغيل الجهاز في ظل ظروف الحياة الواقعية المحرفة/المستقرة.²

لمراقبة SOH في تطبيق فعلي، يلزم فهم أوضاع الفشل الرئيسية في تطبيق محدد، واختيار معلمة الجهاز التي يمكن قياسها (والتي يمكن أن تعطي تحذيرًا مبكرًا تجاه وضع الفشل هذا) وتقنية القياس والتحليل وهذا سهل التنفيذ. تساعد البديلات البديلة (ALTs) على تحديد أوضاع الفشل المختلفة وحساسية معلمات الجهاز لمثل هذه الإخفاقات. ويرد مثال على ذلك في الشكل 1.

تعد أعطال الحزمة إحدى آليات الفشل السائدة في بيئة ركوب الدراجات ذات درجة الحرارة العالية مثل عاكس الجر الخاص بالسيارات. تم تحديد ALTs الخاصة بتدوير طاقة التيار المتردد على أنها حساسة للفشل المتعلق بالحزمة.³ تتضمن هذه الاختبارات تأثير التبديل العابر وجهود ناقل التيار المستمر العالية التي لا يتم رؤيتها في اختبارات الإجهاد النموذجية لدورة طاقة التيار المستمر. تسمح مزايا التحكم في عامل الطاقة (PF) ومحاكاة تطبيقات المحول الفعلي بتحليل حساسية معلمات الجهاز التي يمكن أن تساعد في التنبؤ بالفشل الفعلي. تحت الجبهة الوطنية = 1، من المتوقع أن تظهر حالات فشل الروابط السلكية أعلى حساسية. يجب أن تحتوي معلمة الجهاز المُقاس على المعايير التالية:

18.09.2023

14.09.2023

09.12.2023

• يجب أن تكون المعلمة حساسة لشيخوخة الجهاز وتوفر تحذيرًا مبكرًا. مثال على المعلمة التي تعد بمثابة إشارة إلى الفشل الكارثي وبالتالي قد لا تكون جيدة في مراقبة الحالة عبر الإنترنت هو تيار تسرب البوابة (I_{جي إس إس}) من تلف أكسيد البوابة. يجب أن تظهر معلمة الاختبار بشكل مثالي التدهور التدريجي.
• وينبغي أن يكون من السهل قياسه وتنفيذه، حتى في ظل ظروف التبديل السريع نسبيًا التي يمكن أن يتعرض لها SiC. مثال على المعلمة التي يصعب قياسها نسبيًا هو قياس عابري تبديل الجهاز، مثل تأخير التشغيل، وهو مؤشر جيد لدرجة حرارة وصلة الجهاز ولكنه يحتاج إلى دقة استشعار عالية.
• وينبغي أن تكون مستقلة عن ظروف تشغيل الجهاز، وإذا لم تكن كذلك، فيجب أن تكون لها استجابة يمكن معايرتها في تحليل البيانات. وهذا يسمح بعد ذلك بالفصل بين تحولات المعلمة بسبب ظروف التشغيل مقابل التقادم.
• يجب أن تكون المعلمة حساسة لموثوقية الحزمة، خاصة بالنسبة لتطبيق عاكس الجر للأسباب المذكورة أعلاه.

خلص المؤلفون في الدراسة إلى أن مقاومة الجهاز على الحالة (R_{DS (على)}) يلبي جميع هذه المتطلبات. أدناه، نناقش منهجية الاختبار المحددة والبيانات التي تم جمعها للتحقق من صحة هذا النهج.

إعداد الاختبار وتحليل البيانات

يتكون إعداد العاكس من ستة وحدات MOSFET بجهد 1200 فولت و20 أمبير على ناقل تيار مستمر بجهد 230 فولت، يقود محركًا متزامنًا ثلاثي الطور ذو مغناطيس دائم. تردد التبديل للعاكسات هو 20 كيلو هرتز. يتضمن حساب RDS (on) قياس جهد الجهاز على الحالة (V_س) وتيار الصرف (I_د). رسم تخطيطي مبسط لـ V_س تظهر دائرة القياس في الشكل 2.

بعض الخصائص هي:

• يتم استخدام برنامج تشغيل بوابة Texas Instruments UCC5870 لقيادة وحدات SiC MOSFETs. يتم استخدام المحول التناظري إلى الرقمي (ADC) وميزات الحماية من عدم تشبع الدائرة القصيرة داخل شريحة التشغيل هذه لـ V_س القياس، وبالتالي خفض عدد المكونات الإضافية.
• D1 و D2 هما صمامان ثنائيان متماثلان عالي الجهد وسريع الرجوع. في ظل ظروف R4 = R5، يؤدي التحليل البسيط إلى الخامس_U1 = الخامس_س للمفتاح ذو الجانب المنخفض عند تشغيله. يعمل U2 على توسيع نطاق هذا الملاءمة مع نطاق الإدخال المطلوب لـ ADC. يؤدي عدم التطابق بين الثنائيات إلى حدوث أخطاء ويجب توصيفها ومعايرتها في التحليل.

يتم إجراء تحليل البيانات على F28388D C2000 MCU. الخامس_س و انا_س ليست دورية بشكل صارم. يتم استخدام أخذ عينات زمنية مكافئة خارج الترتيب (ETS)، مما يقلل من عدد الدورات المطلوبة لمجموعة بيانات معينة بعدة أوامر من حيث الحجم مقارنة مع ETS متسلسل. يتم أخذ عينة من البيانات (50 نقطة لكل محول) تتمحور حول الذروة I_د، استنادًا إلى الزاوية الكهربائية للمحرك، لتقليل الأخطاء الحسابية بالقرب من نقاط العبور الصفرية. تتطلب ظروف النظام الصاخبة تصفية البيانات، وفي هذه الحالة تم استخدام مرشح كالمان لمعالجة R_{DS (على)} بيانات.

الهدف هو العثور على احتمال وجود R_{DS (على)} التغيير (R) يشير إلى الفشل (F) (أي، ص(F|ر)، حيث يتم حساب جميع المفاتيح الستة في استجابتها المستقلة والمجمعة. لفصل ر_{DS (على)} التغيرات الناجمة عن الشيخوخة عن تلك الناجمة عن ظروف التشغيل (مثل جهد البوابة ودرجة حرارة الوصلة وI_د) ، يتم استخدام خوارزمية Bayesian SOH. تمثيل مبسط لذلك هو:

ص(F|ر) = ص(ر|F) × ص(F) ÷ ص(ر)

يتم استخدام تماثل العاكس في جميع المفاتيح الستة ومتوسط ​​ظروف التشغيل المشابهة لها في الخوارزمية، بالإضافة إلى حقيقة أنه بينما يحدث التدهور الطبيعي في وقت واحد، فإن الفشل الناتج عن مشكلة الحزمة مثل رفع السندات السلكية له احتمالية منخفضة لحدوث في وقت واحد على كافة المفاتيح. يساعد هذا في التخلص من التغييرات المرتبطة بنقطة التشغيل في R_{DS (على)} ويساعد في تعيين الحد الصحيح للفشل الفعلي في كل محول. يُفترض وجود توزيع احتمالي طبيعي لتأثير حالات الفشل على R_{DS (على)}، أي ص(ر|F). يتم تخزين المتوسطات والانحرافات المعيارية لكل وظيفة، والتي يمكن تحديدها من البيانات المقاسة الأولية، كما سيتم مناقشته لاحقًا. في ظل الظروف العادية، تكون مقاومة سلك الربط نسبة مئوية صغيرة جدًا من إجمالي R_{DS (على)}، والتغيير بسبب V_ذ التحول أكبر نسبيًا، ويمكن استخدامه في النموذج البايزي. في الواقع، مستوى التحذير التكيفي لـ R_{DS (على)} يمكن استخلاصها والتي تأخذ في الاعتبار حالة الحمل والعمر الطبيعي، وهو ما يتفوق على استخدام مستوى تحذير ثابت يحتاج إلى مقايضات إما أن تكون حساسة بشكل مفرط (وتوليد فشل كاذب) أو مريحة للغاية (وبالتالي لا تولد تحذيرًا مبكرًا). تتميز الخوارزمية البايزية بأنها متكررة بطبيعتها، مما يجعلها فعالة وقوية بالنسبة للشروط الأولية المستخدمة في النموذج. علاوة على ذلك، يمكن استخدام توصيف الجهاز والبيانات السلوكية داخله لجعله دقيقًا.

التحقق من صحة الاختبار

كتمرين التحقق الأولي، تم استخدام R_{DS (على)} تم قياس جميع المفاتيح الستة باستخدام الإعداد الموضح أعلاه عبر ظروف التحميل. تتم مقارنة ذلك بنسبة 1.2% من القيم التي يقرأها محلل المعلمات B1506.

بعد ذلك، تم قطع أحد أسلاك ربط المصدر عمدًا على اثنين من المفاتيح (S3 وS4). ويبين الشكل 3 R_{DS (على)} قياسات تقارن مفاتيح الأسلاك الصحية والمكسورة. شوهد تحول من 3 إلى 5 mΩ.

يمكن استخدام البيانات الأولية لتعيين المتوسط ​​والانحراف المعياري لنموذج الاستدلال البايزي. يتم بعد ذلك اختبار خوارزمية SOH وفقًا للشروط المذكورة في الشكل 4. وتتحقق النتائج الواردة في الشكل 4 من صحة الخوارزمية وتظهر أن النموذج قادر على اكتشاف فشل الرابطة السلكية بشكل صحيح على الرغم من أن R_{DS (على)} التغيير هو فقط 2٪ إلى 4٪ من الإجمالي. يستغرق اكتشاف الفشل في المحول S4 وقتًا أطول قليلاً، حيث أن التغيير في R_{DS (على)} أصغر. ومع ذلك، فإن هذا يعادل عدة مئات من الثواني فقط في الوقت الفعلي. الخوارزمية حساسة وقوية ضد النتائج الإيجابية الكاذبة.

مراجع

¹فانكايالاباتي وآخرون. (2023). “حل عملي لمراقبة حالة المحول لمحولات الجر المصنوعة من كربيد السيليكون.” مجلة IEEE للموضوعات الناشئة والمختارة في إلكترونيات الطاقة.

²عادةً ما يتم استكمال اختبارات الفشل، على سبيل المثال، في تطبيقات السيارات، حيث أنها تعمل لمدة أطول من التطبيق الفعلي. ومن الأمثلة على الاستقراء تطبيق العاكس الشمسي، والذي قد يتجاوز العمر المتوقع فيه 20 عامًا.

³فرهادي وآخرون. (2023). “إعداد اختبار دورة طاقة التيار المتردد وأدوات مراقبة الحالة لعاكس الجر القائم على SiC.” معاملات IEEE على تكنولوجيا المركبات.

حصل سونو دارياناني على درجة الدكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه في هندسة الإلكترونيات عام 1993 من جامعة برادفورد، إنجلترا أثناء إجراء بحث في AT&T Bell Labs، نيوجيرسي حول الإلكترونيات الضوئية GaAs. على مدار الـ 25 عامًا الماضية، كان مهندسًا لتكامل الأجهزة/العمليات في شركة Microchip Technology، من الألف إلى الياء، وكان يعمل على وحدات التحكم الدقيقة والأجهزة المنفصلة. وهو الآن مستشار وكاتب في PowerElectronics News. يمكن الوصول إليه على sldaryanani@gmail.com