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基于长短时记忆算法的热应力下半导体器件故障预测模型

2021-07-29张明宇王琦于洋

兵工学报 2021年6期
关键词:故障实验模型

张明宇, 王琦,2, 于洋

(1.沈阳工业大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870; 2.辽宁工业大学,辽宁 锦州 121001)

0 引言

电子器件在贮存、运输和使用过程中会受到热应力、电应力、环境辐射、机械振动等各种环境应力的影响,当这些应力条件超过最大额定值时,将对其造成损伤。电子器件由应力积累损伤所造成的永久性故障在形式上多表现为突发性、随机性,发生前无明显的外在征兆,给电子器件的状态预测与性能评估带来困难。近年来,通过深入机理分析与大量试验研究,学术界对电子器件耗损规律有了初步认识:虽然电子器件故障的产生具有突发性,但超过负载的环境应力会造成器件参数超过正常容差范围,导致产品状态退化,退化程度和退化速度与器件暴露在环境应力中的面积、持续时间有关[1],从而为电子器件故障预测和健康管理(PHM)提供了理论依据。

PHM是一种预测性维修策略,是视情维修的支撑技术。目前,PHM技术在机械领域已得到广泛应用,电子设备的PHM技术仍集中在总体架构方面,维修决策管理的研究比较少,未能取得应用于工程实际的实质性突破。美国、英国相关研究起步较早、基础较好,已形成比较成熟的体系架构。我国电子设备PHM技术还处于原理概念的方法论阶段,以跟踪国外研究、借鉴机械类研究为主。

PHM技术的基础和关键是故障预测,但由于电子器件易受多种环境应力影响,器件结构复杂,构建一个确定的故障物理模型较难,目前PHM技术中常用的故障预测方法为数据驱动法,即通过大量历史数据挖掘电子器件状态与环境应力间的潜在联系。……

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