【《DC-DC变换器完美测试下的测试性建模案例探析》7200字】

DC-DC变换器完美测试下的测试性建模案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u24267DCDC变换器完美测试下的测试性建模案例分析 1323171.1引言 114281.2DC/DC变换器工作原理分析 2256551.3基于Saber灵敏度分析的故障模式选取 3146651.3.1基于Saber的DC/DC变换器仿真分析 3149301.3.2基于灵敏度分析结果的故障模式选取 4319781.4DC/DC变换器多信号流图模型的建立 7206641.5完美测试下的故障-测试相关性矩阵建立 111.1引言测试性建模是测试性设计的基础，选取一种适用于被测对象的建模方法是实现测试性设计的前提。当前主流的两种建模方法是信息流建模以及多信号流图建模。而对于开关电源这种较为复杂的非线性电子系统，这两种方法均存在缺陷，这两种方法假定每个基本单元只对应一种故障模式，并且故障模式沿着单元的所有输出信号的方向传播，这种假定大大限制了该方法在开关电源测试性建模中的应用。针对这种问题，本章采用多信号流图与开关电源电仿真相结合的方法，在假定完美测试条件下，即不考虑电源电磁干扰的影响，对开关电源进行测试性建模。本章以DC/DC变换器作为研究对象，首先分析其工作原理，在Saber仿真软件中建立仿真模型进行电仿真。然后针对开关电源的主要性能指标进行灵敏度分析，结合各元器件的工作失效率，确定电源的关键元器件以及故障模式。之后，根据建模规则建立开关电源的多信号流图模型，确定各故障模式与初选测试节点之间的相关性。然后，基于所建立的Saber仿真模型对电源的各故障模式进行蒙特卡洛仿真，获得考虑电路中各元器件容差影响下的各测试节点信号，并根据各信号的特点提取相应的特征参数，确定各故障模式与测试参数之间的相关性。最终建立电源的故障-测试相关性矩阵，完成对开关电源的初步测试性建模，并以此分析基于理想假设条件下电源的固有测试性，获得其完美测试条件下的测试性指标。1.2DC/DC变换器工作原理分析本课题所研究的DC/DC变换器采用PWM开关控制方式，将输入直流100V电压变换成可控的恒压源供给负载，从而实现电能的变换，其结构如图2-1所示。主电路采用推挽式电路的结构，Q2、Q3交互导通，直流输入100V电压，通过DC/DC降压电路转换为适合输出的直流电压，输出电压与参考电压经过电压比较调节电路比较后，输出信号经过PWM调制电路与载波进行调制后输出PWM信号，该信号经过变压器驱动隔离电路后，控制Q1的开通关断，最终实现输出电压稳定。图2-1电源拓扑结构该电源为恒压源，其主要技术指标为：（1）输出功率：可大于280W；（2）输出电压：0~100V以上，可调节；（3）输出电压纹波：小于1V（峰峰值）；（4）输出电压稳定度：优于0.5%；（5）效率：≥89%（满载输出状态）。针对开关电源这类板级系统的测试性设计，在分析其故障模式时主要关注的是电源内部元器件退化失效，从而引起电源故障。了解开关电源的工作原理后，在Saber软件中建立电源的仿真模型，并进行灵敏度分析，获取各元器件参数变化所导致电源主要技术指标的变化，并结合现有电源中各器件失效率的计算结果，选取开关电源的关键元器件，这些选中的关键元器件的故障模式就是电源的故障模式，分析流程如图2-2所示。之后的研究将重点关注这些关键元器件的故障模式。图2-2开关电源故障模式分析流程1.3基于Saber灵敏度分析的故障模式选取1.3.1基于Saber的DC/DC变换器仿真分析目前，针对电子系统的仿真建模，常用的仿真软件有Saber、PSpice、Multisim等。其中Saber软件具有更全面的通用模型库，并且支持通过硬件描述语言创建所需要的电路或者器件模型。同时，该仿真软件具有很强大的分析功能，包括最坏情况分析、计算所涉及的系统工作点的直流分析、确定系统时域响应的瞬态分析、分析系统随频率变化的相应特性等[69]。因此，本文选用Saber软件进行仿真，在Saber中的仿真模型如图2-3所示。图2-3开关电源仿真模型对仿真模型的输出电压进行分析，输出电压的波形及纹波结果如图2-4所示。从波形中可以看出，当参考电压给定1.9V的条件下，输出电压在稳态时的大小为100.75V，满足电源要求，且纹波大小为0.6725V小于1V。仿真结果满足电源要求。图2-4输出电压波形1.3.2基于灵敏度分析结果的故障模式选取测试性设计的目的就是提高被测对象故障检测和隔离能力，这就需要掌握被测对象是否经常发生故障、可能发生哪些故障、故障影响程度以及危害度大小等情况[33]。在此基础上才能有针对性地对测试性进行设计，提高测试的有效性。现有研究表明，开关电源绝大部分的故障是其内部元器件失效所导致的。元器件的失效模式主要分为两类：一是过应力失效，过应力失效一般是由元器件突然受到超出其承受能力范围的过应力导致，如电阻过流损坏、功率MOSFET的栅极过电压击穿、功率二极管反向过电压击穿等。一般由于器件的功能丧失会伴随电路出现短路或断路等情况，通常会对电路造成严重的危害；二是退化失效，退化失效是元器件在工作过程中，由于电流电压负荷、环境应力等对其造成累积损伤，当这种累计损伤达到一定程度后，系统的性能受到影响而导致失效。研究表明，退化失效是导致电力电子电路故障的主要原因。本课题主要关注退化失效导致的故障模式。尽管元器件的失效是导致开关电源发生故障的主要原因，但在实际工作应力条件下，并不是所有的元器件具有相同的失效率，并且各自失效对电源的影响也不相同[33]。根据现有的关于开关电源的研究指明，开关电源的故障绝大多数是源于少部分的元器件[70]。表为开关电源部分元器件失效率统计。表2-1部分元器件失效率编号元器件类别基本失效率/10-6/h工作失效率/10-6/h1功率MOSFET0.37301.61102电阻器0.01060.25443变压器0.02220.66604功率整流二极管0.19401.16405薄膜电容0.54311.82416电感器0.00500.0300为确定DC/DC变换器的关键元器件，本文基于其Saber仿真模型进行灵敏度分析，得到电源电路中各元器件参数值的变化对开关电源主要性能指标的影响程度的排序。针对于电源的某个性能指标，若元器件的灵敏度高，就意味着该元器件参数的变化会对该性能指标造成相对较大的影响。根据灵敏度分析结果，结合元器件的工作失效率，便可以确定DC/DC变换器的关键元器件。灵敏度是指各元器件的参数值与标称值间的偏差所引起系统输出特性偏移的程度，它可以用来量化电路特性对电路内各元器件参数的敏感程度。目前灵敏度的定义主要有两种常用的表达形式，一是绝对灵敏度，绝对灵敏度是指电路的某一种性能参数对某个元器件参数值的变化率。假设是电路的某一种性能参数，是电路中某个元器件的参数值，则绝对灵敏度的数学表达式如下： (2-1)二是相对灵敏度，相对灵敏度是性能参数P的相对变化与元器件参数x的相对变化的比值，其数学表达式如下： (2-2)由数学表达式可以知道相对灵敏度没有量纲，它也可以表示为电路中元器件参数每变化1%所引发电路性能参数的变化量[71]。考虑到在实际电路中，元器件自身存在容差,容差的存在也对电源各性能指标存在影响，所以本文选用相对灵敏度进行分析。若越高则表明该元器件参数的相对变化所引起电源性能参数的相对变化越大。也就是说，值越高的元器件对电源特性产生的影响越大，该元器件的失效更容易导致开关电源的失效[72]。对于本课题所研究的开关电源，其主要技术指标有电压稳定度、纹波、效率，针对以上三种指标，分析各元器件的相对灵敏度，结果如图2-5所示。(a)电压稳定度相对灵敏度分析结果(b)纹波相对灵敏度分析结果(c)效率相对灵敏度分析结果图2-5灵敏度分析结果根据以上分析，结合器件失效率及灵敏度分析结果，确定了6类关键元器件共9种故障模式。为充分考虑到开关电源测试过程中普遍存在的系统容差题，同时将其他元器件参数值的变化作为系统的容差注入项。表2-2故障模式列表故障代码故障器件故障模式故障代码故障器件故障模式F0-无故障F5MOSFET阈值电压增大F1R37阻值增大F6二极管V43正向压降增大F2C6容值减小F7运放N5共模抑制比减小F3C6ESR增大F8运放N5开环增益减小F4MOSFET导通电阻增大F9变压器漏感增大1.4DC/DC变换器多信号流图模型的建立由于现有测试性建模方法均不适用于开关电源这种复杂的电子系统，在假定完美测试条件下，本文提出采用多信号流图结合Saber仿真分析的方法进行初步测试性建模。首先根据建模规则，分析开关电源的各部分功能，根据电源的功能划分模块，选取各模块的输入和输出节点作为初选测试节点集，对于单个模块而言，通过对其输入输出信号进行分析，可以得到该模块的工作状态（正常工作或有元器件发生故障），是一种有效便捷的方法，根据故障信号流动方向建立其多信号流图模型。然后，基于Saber仿真模型，按照本文所要研究的9种故障模式对开关电源进行故障注入仿真。在考虑电源中所有元器件的容差影响下，针对每种故障模式分别进行100次蒙特卡洛仿真，分析各测试节点信号参数的变化情况，获得各故障影响的测试参数集。最后，基于以上的研究，构建开关电源完美测试下的故障-测试相关性矩阵，完成初步测试性建模，并对固有测试性进行分析，得到测试性的各种指标。研究的具体流程如图2-6所示。图2-6开关电源测试性建模的研究方案多信号流图模型是一种简单直观、条理清晰的建模方法，能够准确描述系统中的功能（故障）与模块的相关性，具有良好的建模效率[73]。该模型由节点和有向边组成，其中节点指的是被测对象的模块以及测试节点，有向边则用来连接被测对象的两个模块或者模块与测试节点。有向边的方向则表示故障在各模块之间的传播方向以及测试信息的流动方向，并且这种方向关系是确定的不可逆转，以下是模型的主要组成元素[74]：（1）系统故障组件(可能发生故障的模块)的有限集合；（2）系统可用的测试点的有限集合；（3）系统可用的测试的有限集合;（4）每个测试节点对应的测试集;（5）每个模块影响的信号集合。DC/DC变换器的多信号流图建模主要有以下4个步骤：步骤1：对DC/DC变换器的结构和功能进行分析，根据功能的不同完成系统结构的划分，得到电源的组成模块及其功能信号，确定能够添加测试的测试点位置、能够采用的测试及其测试信号等信息；步骤2：分析电源中各模块的故障特性，并确定与电源各故障相关的测试节点；步骤3：按照分析得到故障组件的模块、测试的特性，进行相关信号的设置；步骤4：根据DC/DC变换器的实际运行情况，对电源的模型进行适当的调整及校正，并进行有效性验证。为建立电源的多信号流图模型，按照以上的步骤，首先需要对电源的结构进行划分，掌握各部分电路的功能特点，图2-7是DC/DC变换器的实际电路图，红线标识部分为关键元器件。图2-7关键器件布局图2-8所示即为开关电源系统的结构框图，其中C1-C6为存在关键元器件或在系统中承担重要作用的功能模块。图2-8开关电源的结构框图在划分电源的结构后，根据建模步骤2可知，需要对电路中的测试节点进行筛选。对于本文所要研究的开关电源，其电路结构复杂，电路节点众多，但并非每个测试节点都是可测的。如果只选取各个关键模块的输出节点作为测试节点，则不能全面分析关键模块的故障原因，从而严重影响故障检测与隔离的准确性。但初期选取过多的测试节点，将会导致后期测试及优化的工作量大幅增加，并且电路中的一些可测节点是冗余的，因此测试节点并不是越多越好。对于单个电路模块而言，判断其是否处于故障状态，最直接、简便的方法就是对该模块的输入及输出信号进行分析，所以本文将开关电源各个模块的输入及输出节点定为初选的测试节点，如图2-9所示。图2-9初选测试点示意图其次，需要确定与系统故障相关的测试节点。基于多信号流图的建模方法认为故障模式沿着单元的所有输出信号流方向进行传递。按照该分析方法，了解开关电源处于各种故障模式下，故障信息的传播途径。也就是了解任意组成部件的故障对相邻模块造成的影响以及受其影响的测试集。将所有的信息整合，构建的开关电源的多信号流图模型如图2-10所示。图2-10开关电源多信号流图模型1.5完美测试下的故障-测试相关性矩阵建立为了进一步分析每种故障模式所影响的测试节点中的测试参数集，针对表2-2所示的各种故障模式，对开关电源进行故障注入仿真。根据各故障模式下各关键元器件的标称值及容差，设计了表2-3所示的故障注入仿真试验列表。针对每种故障进行100次的蒙特卡洛仿真，并按照实际电路中所有元器件参数的精度设置各自的容差范围。设置仿真时间为15ms，步长为10ns，仿真得到各测试节点的电压电流信号。表2-3故障注入仿真试验列表故障代码故障器件故障模式标称值容差故障值F0-无故障F1阻值增大3kΩ5%3.3kΩF2容值增大5.6μF10%3μFF3esr增大0.2Ω-0.5ΩF4MOSFET导通电阻增大8mΩ-40mΩF5MOSFET阈值电压增大1.5V-6VF6二极管正向压降增大1.98V-5VF7运放共模抑制比减小70dB-40dBF8运放开环增益减小100dB-50dBF9变压器漏感增大1μH-20μH对于电源的各测试节点信号的参数选取，依据仿真结果分析其特点来得到，其中测试点、、、、的信号具有周期性，需要对其信号频率进行测量，各测试节点所需要提取的测试参数如表2-4所示。其中、、、、、是相应测试节点的电压平均值，、、、、是相应测试节点信号的频率，是输出电压的纹波值，、、、、是相应测试节点电压最大值，、、、、是相应测试节点电压最小值，、为相应测试节点信号幅度，为MOSFET驱动电压的占空比。表2-4各测试节点需提取的测试参数测试节点测试参数测试节点测试参数、、、、、、、、、、、、、、、结合开关电源的多信号流图模型中各故障的传播路径，逐一对比相关测试节点中测试参数的变化情况，以确定与各故障相关的测试参数。以开关电源发生故障F1为例，与之相关的测试参数值与无故障状态时的对比如图2-11所示。电压(V)电压(V)(a)故障F1对的影响(b)故障F1对的影响电压(V)电压(V)(c)故障F1对的影响(d)故障F1对的影响电压(V)电压(V)(e)故障F1对的影响(f)故障F1对的影响占空比(g)故障F1对的影响图2-11故障F1对部分测试参数的影响情况以某一测试特征为例，其在无故障及故障状态下的分布情况如图2-12所示。无故障及故障状态下的样本数量均为100个，其中上下两条黑色短线分别为100个样本构成分布的97.5%和1.5%分位数，矩形的上下边沿分别为样本分布的75%和25%分位数，中间红色短线为样本分布的中位数，红色的点代表着离群样本点。取无故障状态F0样本分布的1.5%~97.5%区间为无故障区间，规定在某故障状态下该测试特征超过无故障区间就认为此特征响应该故障，即故障可以被该特征检测到。由此可得，图2-12中得测试特征可以检测故障F1、F8、F9。图2-12不同状态下某特征分布情况按照此种方法，最终获得的与各故障相关测试参数集，如表2-5所示。表2-5与各故障相关的测试参数故障代码故障器件故障模式相关测试参数F0-无故障-F1阻值增大、、、、、、、F2容值减小、、、F3esr增大F4MOSFET导通电阻增大、、、、、、F5MOSFET阈值电压增大、、、、F6二极管正向压降增大、、、F7运放共模抑制比减小、、、、、、、F8运放开环增益减小、、、、、、、F9变压器漏感增大、、、、、、、、、其中，故障F7和故障F8所影响的测试参数集相同，仅根据两种故障影响的参数类别不能有效的将两种故障区分开来。为了将两故障有效隔离，需要分析两种故障对各测试参数的影响方式或趋势，通过分析测试参数可知故障F7和故障F8对测试参数大小的影响相反，其中对于测试参数、、、、，F7会导致测试参数的值较无故障状态下的值增大，而F8会导致参数值减小，具体的仿真结果如图2-12所示。也就是说该测试与故障的相关性与测量值的取值区间有关，测量值区间的划分决定了相关性，因此，针对这一测试划分了两个取值区间，这样便可将故障F7和F8区分开。电压(V)电压(V)(a)故障F7和F8对测试参数的影响(b)故障F7和F8对测试参数的影响电压(V)电压(V)(c)故障F7和F8对测试参数的影响(d)故障F7和F8对测试参数的影响电压(V)(e)故障F7和F8对测试参数的影响图2-12故障F7和F8对测试参数的影响在确定了各故障模式所影响的测试参数集后，便可建立完美测试条件下DC/DC变换器的故障-测试相关性矩阵。其中完美测试条件下就是不考虑DC/DC变换器内部传导EMI等影响的情况下。而所谓的故障-测试相关性矩阵是测试性建模的数学表达式，它用布尔矩阵来描述被测对象的故障与测试之间的相关关系，其具体形式如下： (2-3)式中，矩阵元素是一个布尔变量，如果故障能被测试检测到，则令；否则令。矩阵第i行的行向量表述了故障发生时所有测试的输出，可以看作是故障的征兆；矩阵第j列的列向量描述了测试可以检测到的所有故障，可反映测试对所有故障的检测能力。由相关性矩阵定义两个集合，故障征兆集和测试征兆集，分别表示故障影响的测试集以及测试所能检测的故障集，分别记为： (2-4)根据表2-5所示的各故障影响的测试参数集，可以获得表2-6所示的完美测试下开关电源的故障-测试相