IGBT功率模块工作在多场耦合的环境中，封装状态参数受到多物理场控制。因此，对单个状态参数进行监测难以反应封装的真实情况。同时SiC器件高频和高压特点对监测采样提出了更高的硬件要求。针对这些问题，一些新的监测方案被提出，如多参数诊断监测、主动监测、非接触式监测和压缩采样时间监测等。

1、多参数监测

为解决单参数检测无法提供准确判定的问题，有文献提出了多输入单输出的神经网络监测方法，将功率模块的输入输出电压、电流、调制比、载波频率作为神经网络输入参数，将芯片表面温度作为输出。其利用遗传算法对反向误差传播(BP)神经网络进行参数寻优，通过对比算法输出和实测温度来判定模块是否故障。还有利用拖尾电流拟合系数、栅极漏电流拟合系数和Vceon进行参数融合提取了IGBT功率模块健康度，其中健康度越高表示IGBT功率模块退化程度越低，反之越高。后实现对IGBT功率模块寿命预测的误差在5.7%以内，该研究为IGBT功率模块监测判定标准提供了新的思路。还能利用标准化后的Vceon、米勒电压Vgp和米勒电压持续时间来建立神经网络对键合损伤程度进行评估，对比单一参数评估，该方法的平均误差仅为2.47%。这种多参数监测方式的本质是黑箱模型，缺乏解释性，无法分析是封装或者芯片的哪个部分出现失效，为寿命的精确预测带来了困难。

2、主动监测

传统的监测方式均是通过对封装失效影响的参数进行被动监测，而主动监测是指向IGBT功率模块中注入信号进行主动监测的方式。可以在芯片发射极和输出端子之间并联采样电阻对键合线进行检测，但由于IGBT功率模块中的大量键合线，这种方式不仅增加了模块的复杂度而且增加了不稳定性。另一种方法则是通过向被测线路注入扫频信号，对反射信号进行提取分析的时域反射法(TDＲ)和扩展频谱时域反射法(SSTDＲ)，它们被广泛运用在电缆网络故障的检测中。为防止正向信号和反射信号的叠加，隔离耦合器一般使用网络变压器来对两个信号进行分离。在IGBT功率模块离线的情况下，向集射电极注入扫频信号，通过分析反射信号与输入信号幅值增益的均方根，发现在键合线部分失效情况下，增益变化较小，当键合线完全失效时增益产生较大变化，并提出增益均方根达到可以判定键合线完全失效的标准。

3、非接触监测及压缩采样监测

在现有的监测方式中，均需要对IGBT功率模块电路或者热路进行侵入，这会对模块本身的参数监测产生影响。为减轻这种测量影响，一些非侵入式的监测方法被提出，如光学相干层析成像(OCT)、离子体抽取渡越时间(PETT)和热涡流加热监测法。使用OCT系统对无有机硅凝胶的IGBT功率模块内部键合线进行监测，后续又对单个包含有机硅凝胶的键合线简化模型进行了监测，并通过有限元仿真对实验进行了验证。PETT现象由日本富士机电公司率先发表，其表现为在IGBT功率模块关断拖尾阶段，Vge出现射频振荡现象，其中，Vce为IGBT集射极的电压。PETT的振荡频率取决于封装的寄生电感和杂散电容，并给出了产生PETT振荡的Vceon和Ic应满足的条件。PETT的参数与IGBT功率模块所处温度有关。PETT的产生会对IGBT功率模块的电磁兼容产生影响，且目前的主要测量方式是通过罗氏线圈机型测量，因此就需要更合理的电磁兼容设计才可将其用于在线监测。有人研究出利用热涡流加热键合线，采用热红外成像对键合线损伤进行检测，发现在散热阶段，不同程度的键合损伤产生了温度曲线，这种方式为模块增加了新的热负担，不适合实际应用。

对于IGBT功率模块瞬态封装状态参数的监测需要很高的采样频率，对硬件采集系统提出了很高的要求。