Cette section est dédiée à la description du banc de cyclage actif et de son fonctionnement. Ce banc d’essai est au cœur de l’étude car c’est le principal moyen d’obtenir des données sur le vieillissement des modules. Nous nous concentrerons sur les différentes phases permises par le banc (stress et caractérisation) mais aussi sur plusieurs méthodes pour obtenir des pré-curseurs de défaillances. Le premier paragraphe est consacré à la description des éléments du banc d’essai, leurs rôles et leur intégration selon les différentes phases. Un deuxième pa-ragraphe se concentre sur les deux phases de caractérisation : l’estimation de température et la double impulsion, avec tous les capteurs associés à l’enregistrement de potentiels pré-curseurs de défaillance. Le troisième paragraphe se concentre sur le fonctionnement du banc avec un protocole spécifique assisté par une interface LabVIEW à chaque étape. Un dernier
paragraphe présente une piste de suivi de l’état de santé multi-physique avec la mise en place d’une jauge de déformation sur la métallisation supérieure du MOSFET. Cette exploration n’a été effectuée que sur deux MOSFET mais permet d’avoir une idée des possibilités en termes d’approche multi-physique dans le suivi de l’état de santé.
Description du banc de test
Le banc d’essai permet au composant de test de commuter entre une phase d’auto-échauffement et une phase de refroidissement. Pendant la phase de refroidissement, deux caractérisations sont possibles : une estimation de température et une double impulsion. Avec un minimum de matériel spécifique, le banc permet également d’étalonner le PETS pour l’estimation de la température. Toutes ces fonctions sont réalisées grâce aux éléments suivants :
• Une interface LabVIEW et un appareil d’acquisition National Instrument • Un oscilloscope et un trigger isolé pour la mesure du test à double impulsion
• Une source régulée en courant pour l’auto-échauffement, une source de tension pour la mesure de température et une source de tension pour la caractérisation à double impulsion
• Un shunt précis pour la mesure du courant (PETS)
• Un capteur LEM pour la mesure du courant de drain pendant le test de double impulsion • Des drivers et 4 MOSFET pour répartir le courant entre la phase d’auto-échauffement
du composant et les phases de caractérisation
• Deux sondes de tension pour mesurer la tension de Grille avec une configuration diffé-rentielle
• Un driver pour le composant de test avec de sortie classique -5V/ 15V pour les phases
de chauffe et de refroidissement et une sortie réglable -5V/ 0-10V pour la partie PETS.
Le driver est équipé avec un capteur de courant CT6 pour enregistrer le courant de Grille à la fermeture du MOSFET
• Un dissipateur de chaleur avec son régulateur pour la phase de cyclage. Il est composé de ventilateurs et de résistances qui sont alimentés respectivement pour garder une
température basse de cyclage autour de 40◦C
• Pour la phase d’étalonnage du PETS, une boîte adiabatique spécifique garnie de laine de verre limite les variations de température. Le module est fixé sur une plaque chauffante. Une résistance est insérée dans la plaque chauffante et un thermocouple lié au dispositif d’acquisition permet de calibrer le PETS
• Un plan de masse afin d’éviter la propagation de perturbations électromagnétiques Pour une meilleure organisation, la première caractérisation (PETS) est appliquée à chaque cycle impair (cycle 1,3,5 ...). La double impulsion est effectuée tous les cycles pairs (cycle
2,4,6 ...). La phase PETS enregistre le couple IDS, VGStrois fois pour observer la diminution de
température pendant la phase de refroidissement. La phase à double impulsion enregistre le
front montant d’IGSet VGSà la fermeture du MOSFET mais aussi le comportement dynamique
pendant l’état passant avec l’enregistrement d’IDS et VDS. Ces phases sont détaillées dans le
Phases de caractérisation
Phase d’estimation de la température et point d’attention sur la dérive de la tension de
seuil : La phase d’estimation de la température repose sur la mesure du couple IDS, VGS. Pour
fonctionner, ce PETS a besoin d’être calibré. Pendant la phase de calibration, une
caractéris-tique IDSen fonction de VGSpour des valeurs de VGScomprise entre 2 V et 6 V est réalisée. Ces
valeurs doivent rester faibles pour que le MOSFET soit dans un régime autour de sa tension
de seuil. Si les valeurs de VGSétaient plus élevées, le courant de drain le serait également et
des phénomènes d’auto-échauffement viendraient perturber la mesure. Cette caractéristique
IDSen fonction de VGSest une transconductance et est liée à la valeur de la tension de seuil. Il
a été remarqué dans la littérature d’abord puis dans les premiers essais que la tension de seuil et que les courbes de transconductances acquises à la même température avaient tendance à dériver selon l’état précédent de la Grille. Si la Grille est polarisée à 15V sans faire passer de courant, la transconductance dérive (jusqu’à 10% de sa valeur en quelques minutes de polari-sation). Lorsque l’on polarise après coup la Grille à 0V, la dérive s’atténue jusqu’à revenir à la transconductance initiale. Le recouvrement de la transconductance initiale peut prendre plu-sieurs heures. Pour ne pas risquer de mesurer un paramètre erroné dans notre estimation de la température, il a fallu trouver un moyen d’empêcher ces dérives et d’altérer nos mesures. Pour cela, nous avons mené une campagne d’essais où nous avons volontairement fait dériver la transconductance grâce à une polarisation à 15V. Nous avons ensuite imposé des polarisations négatives pour recouvrir l’état initial. Nous avons conclu qu’une tension de -5V pour mettre le MOSFET en position ouverte permettait de supprimer les effets de dérives accumulés pendant les commutations précédentes. Dans notre profil de test le composant est donc toujours pola-risé à -5V pour être en position bloquée. Pour réaliser la calibration, des transconductances
sont tracées pour différentes températures ambiantes de 40◦C à 150◦C. Une surface bijective
température, courant de drain et tension de grille est ensuite créée. Un algorithme est ensuite
capable de déterminer une température connaissant le coule de IDS, VGS mesuré.
La phase d’estimation de la température intervient donc juste après un cycle d’auto-échauffement
et en trois temps. La première mesure du couple de PETS intervient 80μs après la phase de
chauffe, la seconde mesure 100ms et la troisième 200ms. Cela nous permet d’obtenir 3 tempé-ratures lors de la phase de refroidissement et d’étudier la dynamique thermique du module.
Phase de caractérisation par double implusion : La phase de caractérisation à double
impulsion est constituée d’une première conduction du composant afin de charger une induc-tance jusqu’à obtenir un courant de Drain de 5 A. Le composant est ensuite très rapidement
bloqué, pendant 5μs, puis mis en conduction durant 30μs. La dernière impulsion permet
d’ef-fectuer la mesure des fronts montants d’IGSet VGS à la fermeture du MOSFET et les mesures
des paramètres en conduction IDSet VDS.
Protocole de test de cylage actif
Un protocole particulier a été mis en place pour chaque module testé :
• Analyse visuelle au microscope binoculaire pour détecter de potentielles faiblesses dans la fabrication (bulles d’air dans les isolant, fissures...)
• Calibration du couple IDS, VGSpour l’estimation de la température
• Choix d’un profil de cyclage (soit le choix d’une température maximal de cyclage) • Cyclage instrumenté
• Arrêt régulier du cyclage pour une vérification de la dérive des paramètres et une
re-calibration du couple IDS, VGSsi nécessaire
• Arrêt du cyclage quand la commutation n’est plus assurée
• Analyse post-expérimentale au microscope binoculaire et avec des caractérisations sta-tiques de l’état de la Grille et de la diode interne du MOSFET.
Piste d’une approche muti-physique
Sur seulement deux modules, nous avons instrumenté la métallisation supérieure du MOSFET (qui a tendance à se décoller en cyclage) avec une jauge de déformation mécanique. Les deux essais ont montré une accentuation des déformations plastiques avec le vieillissement et une réelle modification de l’amplitude des déformations lors d’apparition de défaut de type perfo-ration de la Grille. Les données sont intéressantes et méritent une campagne de mesure plus large pour confirmer les quelques pistes évoquées ici.
Synthèse
Ce chapitre a présenté les ressources expérimentales déployées pour réaliser un banc orienté vers la surveillance de l’état de santé d’un module de puissance. La première section a été consacrée à un test de vieillissement spécifique, le test HTGB, pour étudier les précurseurs de défaut de Grille. Plusieurs précurseurs monotones ont été identifiés sur le "pseudo plateau" de Miller et dans la forme d’onde de la tension de Grille. Ces paramètres sont inclus dans le test de cyclage instrumenté afin de discriminer les problèmes de Grille des autres (intercon-nexions). La deuxième section est dédiée aux fonctionnalités du banc de cyclage. Une partie a été consacrée à la mesure PETS qui nécessite une attention particulière concernant la po-tentielle dérive de la tension de seuil. Enfin, une piste pour une approche de suivi de l’état de santé plus multi-physique a été exploré avec l’instrumentation de deux modules.
Chapitre 4 : Vers un pronostic de durée de vie restante
Ce chapitre est dédié à l’analyse des données collectées lors des tests de vieillissement. Plu-sieurs étapes sont requises pour former une signature de défaillance pertinente. La première partie est la sélection des paramètres. Elle consiste à sélectionner des paramètres parmi tous les paramètres de vieillissement potentiels (50) car il est difficile de travailler avec un grand nombre de paramètres car ils ne sont pas tous pertinents. La deuxième partie, résume les différentes étapes de la classification pour estimer l’état de vieillissement d’un module de puissance.
Les données brutes sont obtenues pendant toute la durée de vie du module et sont rassemblées dans des fichiers dédiés. Ces fichiers sont parcourus par un script MATLAB Mathworks pour calculer 50 paramètres potentiels. Pour chaque paramètre, une corrélation avec le vieillisse-ment est vérifiée grâce au critère de Spearman. En outre, la quantité d’informations contenue dans la dérive d’un paramètre est évaluée grâce au calcul de l’entropie de Shannon pour sé-lectionner les paramètres qui vont avoir une évolution monotone avec le vieillissement mais aussi une variation suffisante au cours de la vie du module pour être observable. A la fin de la sélection, 10 paramètres sont enregistrés pour continuer vers la construction d’une signature de défaut et sa classification selon l’état de santé du module.
Pour commencer la construction de la signature, les paramètres sélectionnés sont standardisés en amplitude et en temps. Pour mettre à la même échelle de temps tous les modules, les cycles de durée de vie ont été traduits en pourcentage de la vie. Ensuite, des classes ont été construites pour apprécier le niveau de vieillissement sur la dérive des paramètres. A cette étape, la signature est composée de 10 paramètres. Pour en réduire la dimension, une analyse en composantes principales (ACP) est appliquée sur la signature pour créer 3 prédicteurs pertinents issus d’une combinaison linéaire des paramètres. Une dernière étape est nécessaire pour classer la signature réduite dans les classes. Pour cela, plusieurs modèles sont comparés (K-plus proches voisins (KPPV), machine à vecteurs de support (MVS), Réseau neuronal...).
La première section de ce chapitre permettra une vue d’ensemble des résultats obtenus lors de la campagne de tests de cyclage actif. Seulement 10 modules de test étaient disponibles pour le cyclage, car nous travaillons sur des prototypes. Une approche statistique est donc difficile dans cette configuration. Ce chapitre montrera comment les informations pertinentes en termes de pronostic peuvent être déduites d’une telle étude avec si peu d’échantillons.