從 VOT 電壓精準反推 LVIC 溫度:智慧功率模組(IPM)的曲線擬合實戰指南

更新 發佈閱讀 5 分鐘

1. 前言

本文緣起於使用三菱智慧功率模組(Intelligent Power Module,以下簡稱 IPM)進行伺服驅動器產品開發時,發現若欲由 VOT 電壓查表(見圖 1)推算 LVIC 溫度(T.LVIC),操作流程相當繁瑣。雖然三菱提供了 VOT 作為 LVIC 溫度函數的公式,但該函數僅適用於已知 T.LVIC 的情況下計算 VOT。若嘗試重整該函數,使 T.LVIC 成為等式左側,則會導致計算結果不準確。

在產品驗證階段,我們經常量測 VOT 電壓,並需反推對應的 LVIC 溫度。為此,本文提出一項解決方案,透過曲線擬合技術建立 T.LVIC 的反向函數。使用者只需輸入 VOT 電壓,即可快速計算出 T.LVIC,提升測試效率與準確性。

圖 1:三菱 IPM PSS15S92F6 的 VOT 對 LVIC 溫度特性曲線(資料來源:三菱)

圖 1:三菱 IPM PSS15S92F6 的 VOT 對 LVIC 溫度特性曲線(資料來源:三菱)

2. 取得 VOT 函數

本節說明如何取得 VOT 作為 T.LVIC 函數的擬合公式,步驟如下:

步驟 1:將 VOT 對 T.LVIC 的特性曲線另存為圖片檔(如 PNG 或 JPG 格式)。

步驟 2:使用 Engauge Digitizer 的 Curve Fitting 功能,以取得多項式擬合函數。詳見「Engauge Digitizer 使用教學」。

圖2:取得 VOT 擬合函數的參數

圖2:取得 VOT 擬合函數的參數

步驟 3:將擬合函數匯入 Excel,建立計算工具。詳見「編寫函數 Excel」。

圖3:在 Excel 建立 VOT 計算工具

圖3:在 Excel 建立 VOT 計算工具

完成工具製作後,使用者只需在 Excel 的 B2 儲存格輸入 LVIC 溫度值,即可計算出三組 VOT 值,分別為最大值、典型值與最小值。

例如,當 T.LVIC = 90°C 時,工具可計算出三組 VOT 及其誤差率,詳見下表。誤差均在 0.2% 以內,顯示結果相當精準。

表1:VOT 誤差量

表1:VOT 誤差量

3. 取得 LVIC 溫度函數

本節說明如何建立 LVIC 溫度作為 VOT 函數的擬合公式,步驟如下:

步驟 1:將原始 VOT–T.LVIC 特性曲線圖旋轉 90 度,使 VOT 成為橫軸,LVIC 溫度為縱軸。

步驟 2:使用 Engauge Digitizer 的 Curve Fitting 功能,取得擬合函數。

圖4:取得 T.LVIC 擬合函數的參數

圖4:取得 T.LVIC 擬合函數的參數

步驟 3:將函數匯入 Excel,並使用附檔 PSS15S92F6_VOT_and_LVIC_Temperature_Calc_Tool.xlsx 中的「T.LVIC_Function」工作表進行計算。

圖 5:在 Excel 建立 T.LVIC 計算工具

圖 5:在 Excel 建立 T.LVIC 計算工具

例如,當 VOT = 2.77V 時,工具可計算出三組溫度值及其誤差率,詳見下表。誤差均在 0.3% 以內,顯示結果具高度準確性。

表2:T.LVIC 誤差量

表2:T.LVIC 誤差量

4. 編寫函數 Excel

本節說明「取得 VOT 函數」步驟 3 的詳細操作流程。

參考圖 3,從 Engauge Digitizer 的 Curve Fitting 視窗(如圖2所示)中複製九階的函數內容至 Excel 儲存格 F2 至 G11。儲存格 F12 會自動生成完整的函數。

將儲存格 F12 的內容貼至 F13,並選擇「選擇性貼上」>「值與數字格式」。

圖6:Excel 選擇性貼上「值與數字格式」

圖6:Excel 選擇性貼上「值與數字格式」

接著,將儲存格 F13 的值複製至 Word,使用 Ctrl + H 開啟「尋找及取代」視窗,將函數中的「X」全部取代為「B2」。

圖 7:利用 Word 的「尋找及取代」功能快速替換函數中的 X

圖 7:利用 Word 的「尋找及取代」功能快速替換函數中的 X

最後,將處理後的函數貼回 Excel 的儲存格 B3。

當使用者在儲存格 B2 輸入溫度值時,儲存格 B3 即可自動計算出對應的 VOT 值。

點此處下載 dig 檔及 Excel 計算工具。

5. 結論

這篇文章主要針對三菱智慧功率模組(IPM)在伺服驅動器開發中的應用,提出一個實用的技術解法:如何由 VOT 電壓反推 LVIC 溫度。它解決了原廠函數無法反向運算的問題,透過 Engauge Digitizer 擬合曲線,再結合 Excel 工具,建立雙向計算模型。這不僅提升了測試效率,也讓誤差控制在 0.2%~0.3% 之間,非常適合用於產品驗證階段。

如果你也在處理類似的模組參數推算、或需要建立可重複使用的計算工具,這篇文章提供了完整流程與操作細節,從圖像擷取、函數擬合到 Excel 實作,都是值得參考的技術資源。


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