論文の概要: Virtual Sensing for Solder Layer Degradation and Temperature Monitoring in IGBT Modules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10515v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 10:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.274048
• Title: Virtual Sensing for Solder Layer Degradation and Temperature Monitoring in IGBT Modules
• Title（参考訳）: IGBTモジュールのソルダ層劣化と温度モニタリングのための仮想センシング
• Authors: Andrea Urgolo, Monika Stipsitz, Helios Sanchis-Alepuz,
• Abstract要約: 本報告では, 半田層の劣化状態を推定し, 対応する全温度マップを, 限られた物理センサ数に基づいて推定できる可能性について検討する。 劣化した半田面積の推定精度は高く, 最大相対誤差4.56%でIGBTの表面温度を再現できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0491574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring the degradation state of Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) modules is essential for ensuring the reliability and longevity of power electronic systems, especially in safety-critical and high-performance applications. However, direct measurement of key degradation indicators - such as junction temperature, solder fatigue or delamination - remains challenging due to the physical inaccessibility of internal components and the harsh environment. In this context, machine learning-based virtual sensing offers a promising alternative by bridging the gap from feasible sensor placement to the relevant but inaccessible locations. This paper explores the feasibility of estimating the degradation state of solder layers, and the corresponding full temperature maps based on a limited number of physical sensors. Based on synthetic data of a specific degradation mode, we obtain a high accuracy in the estimation of the degraded solder area (1.17% mean absolute error), and are able to reproduce the surface temperature of the IGBT with a maximum relative error of 4.56% (corresponding to an average relative error of 0.37%).
• Abstract（参考訳）: 絶縁ゲートバイポーラトランジスタ(IGBT)モジュールの劣化状態のモニタリングは、特に安全クリティカルかつ高性能な用途において、電力電子システムの信頼性と寿命を確保するために不可欠である。 しかし, 接合温度, はんだ疲労, 剥離などの重要な劣化指標の直接測定は, 内部成分の物理的到達性や厳しい環境のため, 依然として困難である。 この文脈では、機械学習ベースの仮想センシングは、実現不可能なセンサー配置からアクセス不能な場所へのギャップを埋めることによって、有望な代替手段を提供する。 本報告では, 半田層の劣化状態を推定し, 対応する全温度マップを, 限られた物理センサ数に基づいて推定できる可能性について検討する。 特定の劣化モードの合成データに基づいて, 劣化したはんだ面積の推定において高い精度(1.17%の平均絶対誤差)を得るとともに, IGBTの表面温度を4.56%(平均相対誤差0.37%)の最大相対誤差で再現することができる。

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