王志远， 孙鹏菊， 王海波， 杨舒萌

(输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)， 重庆 400044)

1 引言

近年来，随着新能源技术的发展和进步，功率器件在各个领域得到了广泛的运用，尤其在轨道交通、工业自动化、新能源发电等领域所占比例越来越高[1-3]。绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT)具有驱动简单、电压等级高、开关频率高等优点，常被作为功率变流器的核心器件[4]。由于IGBT模块老化过程缓慢[5]，如果不及时监测并评估模块当前的健康状态，会对系统的稳定性造成极大的影响，甚至导致灾难性事故发生[6-8]。因此，IGBT模块的健康状态评估影响到功率装置系统的稳定性，对整个电力系统安全稳定、高效经济地运行具有深远的意义。

日新月异的计算机技术丰富了IGBT模块健康状态评估的手段[9,10]。大量研究表明，IGBT模块老化会对外部电气参数产生影响，所以监测外部电气参数变化是评估模块健康状态的重要手段[11,12]。由于模块电气参数变化不明显，采用合适的算法处理模块老化特征量数据尤为重要。因此，如果选择合适的算法手段，分析IGBT模块老化特征量数据，划分模块健康状态类别，并及时更换疲劳老化的功率器件，将极大地提高系统可靠性。

由于IGBT模块老化过程难以直接观测，因此需要分析老化过程中相关参数的变化情况，评估模块当前的健康水平。文献[13]对IGBT模块进行有限元仿真，分析每次功率循环条件下IGBT模块键合线的裂纹率，从而评估IGBT模块的健康状态。……