Multiobjective optimization for parameter extraction of power electronics devices

In this thesis a multiobjective optimization approach for parametric extraction of power semiconductor devices is discussed. This work stems from my internship in the Power Electronics Integration and Semiconductor groups of the Automation Devices department at ABB Switzerland Ltd, Corporate Research, Dättwil. From February 1st to October 31st , 2011, I have been working as a trainee on the subject "Parameter extraction for power electronics devices". This work was part of the research project "IGBT modeling and parameter extraction". The multiobjective optimization approach was so effective that a paper appeared on the subject in the "Proceedings of the IEEE Bipolar/BiCMOS Circuits and Technology Meeting, 2011", entitled "Improved Lumped Charge Model for High Voltage Power Diode and Automated Extraction Procedure". One of the primary reasons for device and circuit simulation in power electronic system design is estimation of power losses. The significant source of such losses is generally the switching devices. Hence an accurate and physically-based model is required, as the simulations must be valid over a wide range of conditions. Three compact models for power diodes are selected as a case study: Lauritzen model, Ma model and Extended Lauritzen model. The latter diode model represents an original contribution of my thesis and has been published in the paper mentioned above. Crucially, model parameters must be found for a good fit with the devices and circuit. Although the use of a physics-based model requires minimal parameter extraction, some refinement of the parameters must take place in order to improve the accuracy of the simulations, given the range of conditions. An automated parameter extraction procedure is essential. In this thesis parameter extraction and refinement are formulated as a multiobjective optimization problem. Fundamentals of multiobjective programming are then discussed. The different solution techniques for multiobjective optimization problems are classified. Emphasis is put on evolutionary algorithms. I chose and implemented this particular class of solution techniques to develop a parameter extraction methodology that is potentially general enough to be applicable to all classes of models and devices. Material about evolutionary algorithms is the heart of this work and represents the state of the art in the multiobjective nonlinear nonconvex optimization context. A substantial part of the described techniques and algorithms is an innovative contribution of this thesis. Validation with experimental results demonstrates the robustness of the multiobjective approach for parameter extraction.

In questa tesi vengono presentate una procedura di ottimizzazione multiobiettivo e la sua applicazione al problema dell'estrazione parametrica per modelli a parametri concentrati di dispositivi elettronici di potenza. La tesi costituisce una sintesi dell'attività di tirocinio da me svolta presso ABB Switzerland Ltd, Corporate Research, Dättwil, dal 1 Febbraio al 31 Ottobre, 2011. La procedura di ottimizzazione si è rivelata talmente efficace che alcuni dei risultati di questo studio sono stati pubblicati su un articolo comparso in "Proceedings of the IEEE Bipolar/BiCMOS Circuits and Technology Meeting, 2011", dal titolo "Improved Lumped Charge Model for High Voltage Power Diode and Automated Extraction Procedure". I modelli a parametri concentrati rappresentano uno strumento molto efficace per simulare al computer il comportamento di dispositivi a semiconduttore e di conseguenza stimare le perdite di potenza all'interno di circuiti in cui tali dispositivi sono impiegati. In questa tesi viene approfondito lo studio di tre particolari modelli per diodi di potenza: il modello Lauritzen, il modello Ma e il modello Lauritzen esteso. L’ultimo di questi modelli costituisce un contributo originale del mio lavoro ed è stato pubblicato nell’articolo menzionato precedentemente. In questa tesi il problema dell'estrazione parametrica viene formulato come un problema di ottimizzazione multiobiettivo. Vengono quindi presentati alcuni concetti chiave della programmazione multiobiettivo e alcune tecniche risolutive per questa classe di problemi. L'attenzione è rivolta particolarmente agli algoritmi evolutivi. La procedura di estrazione parametrica da me sviluppata si basa su tali algoritmi ed è sufficientemente generale per poter essere applicata a qualsiasi modello a parametri concentrati di un dispositivo elettronico. Il materiale sugli algoritmi evolutivi rispecchia lo stato dell’arte nel contesto dell’ottimizzazione multiobiettivo non lineare non convessa e costituisce un contributo innovativo del mio lavoro al problema dell’estrazione parametrica. L'efficacia della procedura di estrazione basata su algoritmi evolutivi multiobiettivo è supportata da alcuni risultati sperimentali presentati alla fine della tesi.