功率器件作为功率变流器的核心部件,在电力系统、新能源发电系统、航空航天等领域得到了广泛的应用。但在服役过程中功率器件长期承受交变的电、热应力冲击,使得功率器件从性能退化到老化失效,导致系统运行风险逐步增加。由于对功率器件在运行过程中的失效机理和健康状态缺乏认知和监测,使得现有的电力电子装备设计往往靠高成本过度裕量的方式来换取装备的安全可靠运行。因此,本文通过研究功率器件疲劳失效的内部演化机理,得到失效过程中电、热参数演变规律,对比并甄选出能表征其健康状态的特征参量,进而建立功率器件的健康状态监测方法和评估模型,并在实际应用中对模型准确性进行验证。本研究成果能够对功率器件健康状态进行准确评估,从而提高装备的运行可靠性及降低设计、维护成本。本文主要内容如下:(1)基于有限元方法对研究对象建立1:1的三维有限元模型,研究功率MOSFET在电场和温度场耦合下的封装失效机制。分别对键合引线脱落和焊料层疲劳进行仿真,结果表明监测焊料层疲劳失效阶段更利于对功率器件进行状态监测;根据导通电阻能以更高的灵敏度反映器件疲劳状态的事实,构建损伤程度D作为疲劳评估指标;通过仿真进一步验证了损伤程度D作为评估指标的准确性和可行性。(2)建立以漏极电流、壳温和导通电阻作为输入参量的组合神经网络模型作为健康状态评估模型。根据有限元模型获取训练数据,训练多个BP神经网络;分析多个BP神经网络模型的输出统计规律,结果表明在全工作域内及不同健康等级下模型输出结果均服从正态分布;利用3σ准则思想计算评估结果及模型准确率,结果表明:当区间宽度设置为2.4s时,模型准确率为94.47%,组合神经网络模型能够以较高的准确率对功率MOSFET进行健康状态评估。(3)为验证健康状态评估模型在实际应用中的准确性,设计了面向实际应用的样机用于实验验证。选择基于航天需求的BUCK变流器作为实际应用场景,设计模型输入参量的采样方案;在不同电流等级和疲劳程度下进行验证试验,将试验采样数据输入健康状态评估模型,模型输出结果和预期相符,验证了该评估模型的准确性;最后基于健康状态评估模型和特征量采样接口,建立了功率MOSEFT的健康状态评估系统,利用该评估系统可以对器件的正确合理使用、状态检修等工程应用提供指导。