0 引言
绝缘格栅晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT)是由MOSFET一种由功率双极晶体管组成的装置。IGBT既具有MOSFET的高速开关及电压驱动特性，又有功率双极型晶体管(BJT)在工业、能源、交通等场合，低饱和电压特性和易于实现大电流的能力越来越不可替代[1]。尽管在电力电子电路中，IGBT主要工作在开关状态，但是IGBT它仍然是一个功耗较大的电子设备。随着开关频率的增加，开关损耗将增加，成为设备功耗的主要因素[2]。
IGBT模块的性能与开关特性密切相关，开关特性直接决定开关损耗，开关损耗限制了设备工作效率的提高。而且功率器件IGBT开关损耗可能产生高热量，导致温升过大，对设备的可靠性有很大影响。因此，IGBT模块的开关损耗一直是各国学者研究的热点，如何准确估计？IGBT模块的开关损耗是研究的重点内容之一。损耗计算对系统设计、预测寿命、选择合适的散热系统、提高系统可靠性非常重要。
目前，国内外相关IGBT研究开关损耗的文献很多，可以从总结中看出:IGBT模块开关损耗的计算方法主要分为基于物理方法的损耗计算方法和基于数学方法的损耗计算方法。本文针对近年来来来来自世界各地的学者IGBT讨论了模块开关损耗的计算方法，并给出了相应的应用范围。
1 定义开关损耗
IGBT如图1所示，模块开关的瞬态电压、电流波形和开关损耗。
IGBT由于模块开关损耗IGBT与集射极间电压相比，开关特性决定Vce集电极电流Ic有关损失计算公式如下[7]：
其中：Pon为了打开损失，Poff关断损失，ton打开时间，toff为关断时间，vce集-射极间电压，ic集电极电流。
2 计算基于物理方法的开关损耗
基于物理方法IGBT模块开关损耗的计算方法是利用电源、电容、电阻、电感、晶闸管等相对简单的元件构建设备物理模型进行模拟IGBT获得模块的动态特性IGBT计算模块开关的瞬态电流和电压波形。Hefner、Kraus、Sheng分别建立物理模型，详细描述损失计算过程，并不断改进。该方法的开关损耗计算流程图如图2所示。
这种计算方法的准确性主要取决于IGBT物理模型越接近损失模型的准确性和模型参数的准确性IGBT在实际设备中，模型参数越接近实际尺寸，模拟计算IGBT损失值越接近实际损失值。
目前，常用的用于IGBT主要有三种模块动态仿真软件：Saber、Pspice、Matlab。
其中Saber包括提供Hefner5个通用模型和各种精确的特定型号设备的特殊模型[8-9]，Pspice基于这些模型的设备模拟模型[10-11]IGBT物理结构包含其重要的物理特征，可以描述IGBT稳态和动态特性在各种外部电路条件下具有良好的动态精度。然而，这些模型中各种参数值的确定对模拟有很大的影响，模型参数值的确定对于一般使用设备的用户来说更加复杂和困难。而Matlab只提供理想的设备模型，通用性好，但可以设置IGBT参数较少，[9，11]对开关动态过程的准确描述存在较大不足。
Hefner首先，提出了非准静态近似理论[13-17]。传统的准静态近似理论忽略了电子与空穴电流的耦合会导致集电极电流的变化，以及基区快速变化导致有效输出电容的数量级变化IGBT影响模块物理模型非常重要IGBT模块开关损耗值，因此，准静态近似理论不再适用于IGBT具有电导调制效果的功率器件进行瞬态分析。Hefner该模型是第一个完整的一维分析和电荷控制模型，广泛应用于电路仿真，其中包括IGBT可以描述模块的重要物理特征IGBT采用非线性电容器，模块在各种外电路条件下的稳态特性也能很好地表达设备的动态特性，与实验结果相比，结果更准确。Hefner该模型是第一个完整的一维分析和电荷控制模型，广泛应用于电路仿真，其中包括IGBT可以描述模块的重要物理特征IGBT模块在各种外部电路条件下的稳态特性，采用非线性电容器，也能很好地表达设备的动态特性，与实验结果相比，结果更准确。一般来说Saber和Pspice在软件中实现。
Kraus多项式更接近动态过剩载流子浓度分布[18-20]IGBT模块内载流子的运动影响IGBT波形模块动态开关。Kraus模型是将IGBT模块看成MOSFET和BJT只适用于组成NPT-IGBT的建模。MOSFET其特征部分用电阻和电容表达，BJT部分描述为二极管和三个电流源。Kraus模型简单易懂，但内部理论复杂，一般仿真软件难以实现，主要用于Saber模拟软件。
Sheng模型主要用于对D-IGBT建模[22]采用二维载流子分布法描述IGBT静态特性，综合考虑其动态特性和温度对设备的影响，主要用于Pspice在仿真软件中。
基于物理方法的开关损耗计算优点是物理模型精度高（精度取决于模型的不同简化程度和参数的准确性），具体结构和工艺的模拟模型准确表达了动态和静态特性；缺点是物理模型难以构建，模拟速度慢，模型参数难以获得。
3 计算基于数学方法的开关损耗
3．1 计算基于数据手册的开关损耗
基于数据手册的文献[23]IGBT模块开关损耗的计算方法最早是典型的IGBT模型制造商在其数据手册中给出的[24]，数据手册给出的典型产品的开关能量曲线如图3所示。从中可以看出，关闭能量是集电极电流的线性函数，开放能量是集电极电流的二次函数。
使用线性插值的方法可以关闭损耗：
式中：user代表实际测量的数据，data代表数据手册中的数据。
二次插值法可获得开启损耗：
展开可以求出Aon，Bon，Con。
基于数据手册的开关损耗计算方法的优点是直接使用数据表中的数据，简单方便，缺点是计算不准确。供应商提供的数据是基于实验室条件下的数据，实际运行条件与供应商的实验条件不一致，开关能量曲线必然不同，损耗计算也不同。
3．2 计算基于数学模型的开关损耗
基于数学模型IGBT在实际运行条件下，模块开关损耗的计算方法是大量的IGBT在总结和分析开关损耗数据的基础上，根据损耗与各参数的变化趋势，建立损耗与各影响因素之间的数学关系，然后建立设备开关损耗的数学模型。
用于开关损耗建模的数学模型主要包括多项模型[25,28]、功率函数模型、多项模型和功率函数组合模型、多维数据库模型[30-31]、人工智能模型（如神经网络模型、模糊逻辑模型）等。
当考虑到不同母线电压和结温对开关损耗的影响时，表达式为：
式中：PSW.X为了打开损失，Vdc实际母线电压，Vb母线电压基值，Tj为结温，Tb为基值结温，ASW.X、BSW.X、CSW.X、DSW.X常数可以通过大量拟合获得。该公式也适用于开启和关闭损失。
功率函数模型系数少，拟合速度快，但拟合效果差。在此基础上，提出了多项模型与功率函数模型相结合的建模方法[27]。多项模型可以提高拟合精度，但系数的无限增加将大大降低拟合速度。因此，在建立多项模型和功率函数模型时，应注意两者之间的平衡。
神经网络具有良好的函数接近能力。通过样本训练，可以很好地反映对象输入输出之间的映射关系。同时，神经网络具有很高的鲁棒性，可以达到更好的建模效果[33]。建立神经网络模型采用误差反传网络(以下简称BP网络)，确定开关损耗模型为三层网络，结构如图4所示。输入层由电压、电流、结温、门极电压、门极电阻等相关变量组成，输出层为开启损耗或关闭损耗。具体的训练参数越多，训练次数越多，误差越小。
神经网络模型具有适应大量非结构性和非精确性规律的功能，具有信息记忆、知识推理和优化计算的特点，极大地方便了开关损耗建模。无论设备的物理机制如何，它只对其外部特性进行输入和输出的智能学习，从而实现IGBT模拟输入输出系统，准确预测实际输出；但神经网络的学习过程通常较慢，对紧急情况的适应性较差。
数学模型开关损耗计算方法的优点是避免设备的物理机制，尽可能简单，提高模拟速度；缺点是基于大量的实验数据拟合，准备工作更加复杂。
3．3 计算基于波形拟合的开关损耗
基于波形拟合IGBT开关损耗计算方法的基本思路是：分析IGBT模块开关时的物理机理和电压、电流波形，总结开关暂态过程的主要特点，建立相应的简单函数来表达开关电压、电流波形，使电流波形无限接近开关临时态测量波形，然后通过电压和电流方程的积分获得开关损耗。
如图5所示，图6分别显示IGBT开关和关闭电压和电流波形时，开关过程分段，每段使用简单函数接近测量波形。这种方法可以IGBT考虑到并联二极管的损失，现代IGBT与关断损耗相比，可以忽略二极管快速恢复的开启损耗(小于1%)[38]。
然而，该方法的临时波形表达不完整，一些变量可能被认为是恒定的，因此获得的曲线只能接近实际的波形曲线，不可能的数据一致。
文献[42-43]完全忽略了开关临时电压和电流的拖尾过程；文献[44]考虑了拖尾过程，但在拟合过程中，反向恢复电流、反向恢复时间等重要参数被视为恒定值，电压源换流器的实际工作条件经常发生变化，IGBT的开关电流也是变化的，此外，上述参数随开关电流的变化而变化；文献[45]不考虑线路杂散参数的影响，提出了大量需要通过测量波形电流与拟合参数的关系复杂化，降低了高压大功率场合的实用性；文献[46]提出的模型拟合电压波形与实验电压波形基本相同，特别是关闭电压上升阶段和电压过冲阶段的准确拟合，电压过冲衰减过程的衰减趋势也能较好地拟合，但模型未计入电路杂散电容及对地电容，拟合波形没有实验波形中的振荡衰减现象。
采用曲线拟合的IGBT开关损耗计算方法优点是相对准确，且简单实用，但是现有开关损耗模型研究存在明显的近似处理，对开关暂态波形的描述不够完整。虽然这些拟合波形无法与实验波形达到绝对一致，但拟合方法也在不断改进，近似度不断提高，因此基于曲线拟合的IGBT开关损耗计算是绝对可行的。
4 结语与展望
通过对IGBT模块开关损耗的各种计算方法进行分类和分析，可大致了解其各自的优缺点如表1所示。基于物理方法计算开关损耗计算方法需要建立IGBT的等效物理模型，参数提取也比较复杂，但目前许多仿真软件已经建立了一些器件的物理模型，大大方便了人们的应用。基于数学方法的开关损耗计算方法大都是以数据手册和实验数据为基础，规避器件的复杂的物理结构分析，由于厂商提供器件资料的测试环境的确定性导致基于数据手册的开关损耗计算方法无法获得工况下器件的精确开关损耗值，但计算方法简单易懂，具有通用性；基于数学模型和波形拟合的开关损耗计算方法都以实测的开关波形和开关损耗值为基础，准备工作复杂，但模型建立后获取开关损耗值比较简单，计算速度快，而且精度较高。
现有的IGBT模块开关损耗计算方法在其精确度和通用性上存在一定的局限性，这是由于器件的多样性、工况的复杂性等造成的。IGBT模块是开关器件，其开关频率影响IGBT模块的导通和关断过程，因此接下来可以在开关损耗计算方法中引入开关频率对其影响，使损耗模型更加精确。其次在基于神经网络损耗模型成功的基础上，可以采用其他人工智能模型对IGBT模块开关损耗建模，获得更精确的开关损耗值。
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