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设计双脉冲测试系统以实现动态特征的相关性

 

2025-04-15 09:17:03

晨欣小编

一、双脉冲测试的意义与研究背景

双脉冲测试主要用于评估功率器件(如MOSFET、IGBT、SiC、GaN等)在开通与关断过程中的行为,特别是动态损耗与电压电流特性。传统的器件数据手册通常提供的是标准测试条件下的单点参数,而实际应用中,器件所处的电压、电流、电感、电容及温度环境均会发生变化。因此,需要借助双脉冲测试平台模拟真实应用场景,获得更全面、精确的动态特性参数。

特别是随着宽禁带半导体器件(如SiC和GaN)的广泛应用,其高速、高dv/dt特性对测试系统提出了更高的要求。同时,在多参数交叉影响下,器件动态特性呈现出复杂的相关性规律,这正是本文设计测试系统的核心目的之一。


二、测试系统设计的总体架构

为了实现高精度的动态特性测量与多参数相关性分析,本文提出的双脉冲测试系统设计如下图所示:

1. 系统组成模块

  • 脉冲驱动模块:用于产生两个时序可控的脉冲,控制主开关器件的导通与关断;

  • 负载网络模块:由电感、电容或可编程负载组成,用于模拟实际应用场景;

  • 器件测试模块:待测功率器件,安装于低寄生布局PCB板上;

  • 电压/电流采集模块:利用高速探头和差分放大器,实现波形捕捉;

  • 数据处理与分析模块:通过示波器采集数据后,导入分析软件进行相关性提取;

  • 安全与保护模块:如TVS管、隔离电源、门限保护电路等,保证测试过程安全可靠。

2. 关键参数设计

  • 上升/下降时间:<10ns(宽禁带器件需更高要求)

  • 采样率:≥1GS/s,带宽 ≥300MHz

  • 驱动能力:可调栅极电阻,适配不同器件输入电容

  • 可变直流母线电压:0~800V

  • 开关电流:0~100A,具体视应用需求而定


三、实现动态特征相关性的方法设计

1. 多参数同步采集

通过高速示波器多通道采集栅压、漏极电压、电流波形,并标记对应时间戳,实现不同参数间的时域关联性分析。例如:

  • 栅极驱动电压波形与开通/关断时间关系;

  • 漏极电压尖峰与电感值、电流大小的关系;

  • dv/dt 与导通损耗之间的关系。

2. 控制变量实验设计

在测试过程中,采用单因素变量控制法,逐步改变某一个参数(如电感、电压、温度等),观察输出参数(如Eon、Eoff、Vpeak、di/dt)变化,从而建立定量化的函数关系模型

例如:

  • 改变直流母线电压(Vdc)时,Eoff 的变化规律;

  • 改变负载电感 Lload 时,Vds 峰值的变化规律;

  • 调整栅极电阻时,dv/dt 与 EMI 峰值的耦合效应。

3. 数据可视化与回归建模

采集到的实验数据导入如 MATLAB、Python(Pandas、Seaborn)等工具进行数据清洗与可视化分析,并构建相关性模型,如:

  • Pearson 相关系数矩阵;

  • 多元线性回归分析;

  • 支持向量回归(SVR);

  • 基于神经网络的预测模型(可用于器件性能仿真预测)。


四、典型实验结果与相关性分析示例

以某款 1200V SiC MOSFET 为例,进行了以下三组测试:

参数设置

Vdc = 400V,Iload = 20A,Lload = 100uH



栅极电阻(Ω)

Eon(μJ)

1

120

3

105

5

90

通过回归分析发现:

  • 栅极电阻与 Vpeak 呈明显负相关(R = -0.89);

  • Eon 与 Eoff 存在线性相关关系;

  • 较大的 Vds 峰值对 EMI 发射峰值有显著影响。

这类分析结果可直接用于器件选型、栅极驱动电路优化及系统级EMI调试。


五、优化建议与实际应用方向

1. 提升测试系统带宽与抗干扰能力

对于 GaN 等高速器件,测试系统必须具备更高的带宽与更低的寄生参数。建议采用:

  • 同轴结构测试板;

  • 微带线设计;

  • 低感封装(如Kelvin源极封装);

2. 集成热特性分析模块

器件的动态特性受温度显著影响,推荐在测试系统中加入:

  • 热电偶温度采集;

  • 热像仪辅助测试;

  • 控温平台(如加热片+闭环温控);

3. 与系统仿真工具对接

测试数据可用于PSpice、LTspice等电路仿真平台中的器件模型参数校正,实现“实测-建模-验证”的闭环设计流程。


六、总结与展望

本文系统性地提出了一种高精度双脉冲测试平台设计方案,并基于实验数据探索了器件动态特征之间的相关性规律。通过科学的测试系统设计与严谨的数据分析流程,不仅可以优化器件的应用性能,还能指导系统设计中关键参数的选取。

未来,随着人工智能、大数据分析与边缘计算的融合,基于大样本测试与机器学习模型的动态特征预测系统将成为电力电子领域的重要研究方向之一。


 

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