IGBT栅极电压尖峰分析
其中一些“奇怪”的例子是波形是由测量引起的，有些实际上是真实波形。分析不彻底的根本原因是我们对电磁学的理解还不够深入。
实际上，任何波形都可以科学地解释。为了避免所有人走弯路，老庚从互联网上找到了一些有代表性的波形，并为您解释了具体的机制。
如果您有更好的材料，也可以将其提供给我，并帮助您免费进行分析！图1a IGBT栅极导通尖峰图1b IGBT栅极导通尖峰机理分析：IGBT栅极驱动的等效电路如图2所示：图2. IGBT驱动等效电路IGBT导通时的栅极驱动电路on等效于RLC串联电路，其中：Rg是驱动电阻Rg，ext与内部电阻Rg，int的总和； Cg是IGBT输入电容Cies，栅极电容Gge和米勒电容Cgc之和。 Lg是栅极驱动电路的寄生电感Ls1。
数学可以描述为二阶微分方程：由于数学不是很好，因此不讨论方程求解，我们稍后将直接关注模拟。 IGBT导通过程的理想波形如图3所示。
导通瞬态栅极电压尖峰主要发生在导通延迟阶段（图中未显示栅极电压尖峰）。图3. IGBT导通的理想波形。
此时，IGBT尚未导通。由于IGBT输入电容等效于导通期间的短路，因此栅极电流Ig迅速上升到峰值电流，然后栅极电容将逐渐充电至导通阈值电压Vge。
第三，米勒平台Vgep，最后降至Vcc，栅极电流逐渐减小至0。导通瞬态栅极电流的上升速率dIg / dt非常快，可以达到数十ns。
通常，驱动推挽电路的上管的导通速度越快，栅极电阻越小，di / dt越高。较大，因此峰值会更高。
了解机理之后，每个人都应该知道该尖峰对IGBT没有影响，而只是内部寄生电感的尖峰。实际上，此时IGBT的真实栅极电压Vge为0。
与上面相同的原因，打开电源时会有一个电压尖峰，而当电源关闭时也将存在。如果仔细观察图1b中的绿色栅极关闭波形，还会发现一个小的下垂尖峰。
仿真验证：为了验证以上分析，在saber软件中构建了一个简单的双脉冲测试电路，如图4所示：图4.双脉冲仿真电路IGBT是该软件随附的仿真模型，栅极驱动电阻为4Ω，驱动电路的寄生电感为10nH，仿真波形如图5所示，导通瞬态的栅极电压有一个尖峰，而在栅极瞬态中有一个尖峰。关断瞬态。
图5.栅极尖峰仿真波形。有些朋友可能会发现IGBT的集电极电流已第二次打开，这就是为什么没有反向恢复电流的原因。
这是因为Sabre的二极管模型无法模拟反向恢复特性。简介：①IGBT导通栅极电压的尖峰不会对器件产生任何影响，因此请放心； ②并非所有测试都能看到此峰值。
测试尖峰的大小与驱动电路，被测设备和探头的测试位置都有关系； ③在电力电子应用过程中，无论是电源环路的电压尖峰还是驱动环路的电压尖峰，都是由于寄生电感和快速的电流变化引起的，两者都是必不可少的。 ④Saber比较IGBT仿真准确时，不幸的是，Sabre的二极管模型目前无法仿真反向恢复特性。
实际上，任何波形都可以科学地解释。为了避免所有人走弯路，老庚从互联网上找到了一些有代表性的波形，并为您解释了具体的机制。
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数学可以描述为二阶微分方程：由于数学不是很好，因此不讨论方程求解，我们稍后将直接关注模拟。 IGBT导通过程的理想波形如图3所示。
导通瞬态栅极电压尖峰主要发生在导通延迟阶段（图中未显示栅极电压尖峰）。图3. IGBT导通的理想波形。
此时，IGBT尚未导通。由于IGBT输入电容等效于导通期间的短路，因此栅极电流Ig迅速上升到峰值电流，然后栅极电容将逐渐充电至导通阈值电压Vge。
第三，米勒平台Vgep，最后降至Vcc，栅极电流逐渐减小至0。导通瞬态栅极电流的上升速率dIg / dt非常快，可以达到数十ns。
通常，驱动推挽电路的上管的导通速度越快，栅极电阻越小，di / dt越高。较大，因此峰值会更高。
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与上面相同的原因，打开电源时会有一个电压尖峰，而当电源关闭时也将存在。如果仔细观察图1b中的绿色栅极关闭波形，还会发现一个小的下垂尖峰。
仿真验证：为了验证以上分析，在saber软件中构建了一个简单的双脉冲测试电路，如图4所示：图4.双脉冲仿真电路IGBT是该软件随附的仿真模型，栅极驱动电阻为4Ω，驱动电路的寄生电感为10nH，仿真波形如图5所示，导通瞬态的栅极电压有一个尖峰，而在栅极瞬态中有一个尖峰。关断瞬态。
图5.栅极尖峰仿真波形。有些朋友可能会发现IGBT的集电极电流已第二次打开，这就是为什么没有反向恢复电流的原因。
这是因为Sabre的二极管模型无法模拟反向恢复特性。简介：①IGBT导通栅极电压的尖峰不会对器件产生任何影响，因此请放心； ②并非所有测试都能看到此峰值。
测试尖峰的大小与驱动电路，被测设备和探头的测试位置都有关系； ③在电力电子应用过程中，无论是电源环路的电压尖峰还是驱动环路的电压尖峰，都是由于寄生电感和快速的电流变化引起的，两者都是必不可少的。 ④Saber比较IGBT仿真准确时，不幸的是，Sabre的二极管模型目前无法仿真反向恢复特性。