多元信息功率MOSFET管寿命预测方法与流程

本发明涉及寿命预测与健康管理技术领域，尤其涉及一种多元信息功率MOSFET管寿命预测方法。

背景技术：

现代电力电子电路被广泛应用于工业、军事、航空航天等领域，电力电子主功率器件作为电力电子主功率电路的核心组成部分，通过对电路中重要功率器件进行状态监测以实现对电路中各个功率器件的寿命预测，对整个电力电子电路系统可靠性的提高有至关重要的作用。功率MOSFET管作为一种重要的功率器件，具有输入阻抗高，噪声低，热稳定性好，制造工艺简单等特点，被广泛地使用于集成电路中。在对其寿命预测过程中，通常假定退化规律在整个预测周期内保持不变，从而采用单一预测模型进行健康预测。然而，功率MOSFET管在健康状态的实际退化过程中，往往受外界条件的影响，主要包括环境因素以及电路工作条件因素，这些因素的影响是不可忽略的，因此功率MOSFET管退化规律会随外界条件的变化而不断地变化，所以采用样本退化轨迹单调性退化趋势的方法与实际情况不相符。

为此，本发明给出一种多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，为实现有效预测，建立的寿命预测模型考虑了产品退化过程中由外界因素引起的随机性波动，与实际情况更相符，为功率MOSFET管的健康状态预测以及寿命估计提供了一种新思路。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，用于预测功率MOSFET管的寿命，为实现高效准确的预测及健康管理提供保障。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，包括以下步骤(1)～(6)：(1)选择功率MOSFET管工作时所处外界的环境信息与电路工作信息作为用以预测其寿命的多元信息，其中，环境信息包括环境温度T和相对湿度C，电路工作信息包括功率MOSFET管的漏源电压UDS和栅源电压UGS；

(2)在环境温度T设定为T',相对湿度C设定为C'，漏源电压UDS设定为UDS'，栅源电压UGS设定为UGS'的标准状态下，取m只同一型号的功率MOSFET管同时进行完全电寿命试验，监测每只功率MOSFET管在第t时刻点的漏极电流从而计算出标准状态下每只功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值及m只功率MOSFET管在t＝1时刻点的导通电阻均值并记录每只功率MOSFET管的寿命Sa；其中a为进行试验的功率MOSFET管的编号，且a＝1,2,…,m；t＝1,2,3,…50；

(3)根据步骤(2)中所得的第a号功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值与寿命Sa建立标准状态下基于LS-SVM的功率MOSFET管寿命预测模型，记为

(4)另取n＝625只与步骤(2)中相同型号的功率MOSFET管分别置于n个不同的非标准状态的外界工作环境中同时进行电寿命试验，即每只功率MOSFET管所处的环境温度、相对湿度、漏源电压和栅源电压分别为Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t时，获取每只功率MOSFET管在t＝1时刻点的非标准状态下的导通电阻值和导通电阻变化值其中根据试验获取的及相应的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1，建立基于LS-SVM的与多元信息Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t的关系模型记为即可根据功率MOSFET管的外界多元信息来求得其中j为本步骤试验的功率MOSFET管编号，j＝1,2,…,n；t＝1,2,3,…50；

(5)监测待测功率MOSFET管的多元信息序列Tx.t,Cx.t,UDS.x.t,UGS.x.t及运行在第t时刻点的漏极电流获取折算到标准状态下待测功率MOSFET管的导通电阻值其中x为待测功率MOSFET管编号；

(6)将步骤(5)中求得的标准状态下的待测功率MOSFET管的导通电阻值代入步骤(3)关系模型中，从而预测出待测功率MOSFET管的寿命Sx。

本发明的多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，所述步骤(2)中将功率MOSFET管从投入电路工作时刻开始，每间隔10小时划分一个时刻点，并将投入电路工作的初始运行时刻记为t＝1，其中t为时刻点标记，t＝1,2,3…50；所进行的完全电寿命试验是指使功率MOSFET管从t＝1时刻开始一直工作到该功率MOSFET管完全失效为止；标准状态下每只功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值以及m只功率MOSFET管在t＝1时刻点的导通电阻均值的计算方法分别为：

本发明的多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，所述步骤(3)中建立标准状态下基于LS-SVM的功率MOSFET管寿命预测模型，具体步骤如下：

(3.1)选择高斯核函数作为LS-SVM的核函数，并选择最优核参数为γ＝30，σ²＝150；

(3.2)将步骤(2)获得的标准状态下每只功率MOSFET管在前50个时刻点的导通电阻值及寿命Sa作为LSSVM回归拟合的训练样本，进行回归建模，得到标准状态下基于LS-SVM的功率MOSFET管寿命预测模型，记为LS-SVM算法为现有成熟方法，此处不再赘述。

本发明的多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，所述步骤(4)中建立基于LS-SVM的与多元信息Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t的关系模型，具体步骤如下：

(4.1)将温度T设置在q到q^*范围内，均等的划分5个温度点，记为T^r，其中r＝1,2…5；相对湿度C设置在p到p^*之间，均等的划分5个相对湿度点，记为C^r；漏源电压UDS设置在b到b^*范围内，均等的划分5个漏源电压点，记为UDS^r；栅源电压UGS设置在l到l^*之间，均等的划分5个栅源电压点，记为UGS^r；将设定的5个温度点T^r，5个相对湿度点C^r，5个漏源电压点UDS^r及5个栅源电压点UGS^r随机组合，可以得到625个随机的序列，记做T^r,C^r,UDS^r,UGS^r；

(4.2)将625个随机的序列T^r,C^r,UDS^r,UGS^r赋给多元信息序列Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1,将n只功率MOSFET管样本分别置于这625个随机的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1条件下同时进行电寿命试验，监测每个MOSFET管在t＝1时刻点的漏极电流根据求出再根据求得

(4.3)选择高斯核函数作为LS-SVM的核函数，并选择最优核参数为γ＝30，σ²＝150；将(4.2)获得的及对应的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1作为LSSVM回归拟合的训练样本，进行回归建模，得到与多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1的关系模型，记为LS-SVM算法为现有成熟方法，此处不再赘述；

(4.4)设定即得到与多元信息Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t的关系模型。

本发明的多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，所述步骤(5)中要获得折算到标准状态下的具体步骤如下：

(5.1)监测待测功率MOSFET管的多元信息序列Tx.t,Cx.t,UDS.x.t,UGS.x.t，根据步骤(4)中关系模型求得

(5.2)监测该功率MOSFET管漏极电流根据求得再根据求得

附图说明

图1为多元信息功率MOSFET管寿命预测方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行进一步说明：

本发明提供一种多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，其总体思路为：首先选择功率MOSFET管工作时所处外界的环境信息及电路工作信息作为用以预测其寿命的多元信息，然后建立基于LS-SVM的标准状态下的功率MOSFET管寿命预测模型，并进一步确定出非标准状态下外界条件变化对功率MOSFET管寿命影响的关系模型，通过获取待测功率MOSFET管多元信息确定折算到标准状态下的该功率MOSFET管的状态信息，带入标准状态下寿命预测模型，最终获取待测功率MOSFET管的寿命。本发明方法能够预测功率MOSFET管所处外界条件的变化，并在其寿命预测中考虑了外界条件变化对其寿命的影响，与实际更相符，尤其适用于外界条件不断变化的功率MOSFET管的寿命预测。

如图1所示，本发明的多元信息功率MOSFET管寿命预测方法，具体实施包括以下步骤(1)～(6)：

(1)选择功率MOSFET管工作时所处外界的环境信息与电路工作信息作为用以预测其寿命的多元信息，其中，环境信息包括环境温度T和相对湿度C，电路工作信息包括功率MOSFET管的漏源电压UDS和栅源电压UGS；

(2)在环境温度T设定为T',相对湿度C设定为C'，漏源电压UDS设定为UDS'，栅源电压UGS设定为UGS'的标准状态下，取m只同一型号的功率MOSFET管同时进行完全电寿命试验，监测每只功率MOSFET管在第t时刻点的漏极电流从而计算出标准状态下每只功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值及m只功率MOSFET管在t＝1时刻点的导通电阻均值并记录每只功率MOSFET管的寿命Sa；其中a为进行试验的功率MOSFET管的编号，且a＝1,2,…,m；t＝1,2,3,…50；具体实现为：

将功率MOSFET管从投入电路工作时刻开始，每间隔10小时划分一个时刻点，并将投入电路工作的初始运行时刻记为t＝1，其中t为时刻点标记，t＝1,2,3…50；所进行的完全电寿命试验是指使功率MOSFET管从t＝1时刻开始一直工作到该功率MOSFET管完全失效为止；标准状态下每只功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值以及m只功率MOSFET管在t＝1时刻点的导通电阻均值的计算方法分别为：

(3)根据步骤(2)中所得的第a号功率MOSFET管在第t时刻点的导通电阻值与寿命Sa建立标准状态下基于LS-SVM的功率MOSFET管寿命预测模型，记为具体实现为：

(3.1)选择高斯核函数作为LS-SVM的核函数，并选择最优核参数为γ＝30，σ²＝150；

(3.2)将步骤(2)获得的标准状态下每只功率MOSFET管在前50个时刻点的导通电阻值及寿命Sa作为LSSVM回归拟合的训练样本，进行回归建模，得到标准状态下基于LS-SVM的功率MOSFET管寿命预测模型，记为LS-SVM算法为现有成熟方法，此处不再赘述。

(4)另取n＝625只与步骤(2)中相同型号的功率MOSFET管分别置于n个不同的非标准状态的外界工作环境中同时进行电寿命试验，即每只功率MOSFET管所处的环境温度、相对湿度、漏源电压和栅源电压分别为Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t时，获取每只功率MOSFET管在t＝1时刻点的非标准状态下的导通电阻值和导通电阻变化值其中根据试验获取的及相应的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1，建立基于LS-SVM的与多元信息Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t的关系模型记为即可根据功率MOSFET管的外界多元信息来求得其中j为本步骤试验的功率MOSFET管编号，j＝1,2,…,n；t＝1,2,3,…50；具体实现为：

(4.1)将温度T设置在q到q^*范围内，均等的划分5个温度点，记为T^r，其中r＝1,2…5；相对湿度C设置在p到p^*之间，均等的划分5个相对湿度点，记为C^r；漏源电压UDS设置在b到b^*范围内，均等的划分5个漏源电压点，记为UDS^r；栅源电压UGS设置在l到l^*之间，均等的划分5个栅源电压点，记为UGS^r；将设定的5个温度点T^r，5个相对湿度点C^r，5个漏源电压点UDS^r及5个栅源电压点UGS^r随机组合，可以得到625个随机的序列，记做T^r,C^r,UDS^r,UGS^r；

(4.2)将625个随机的序列T^r,C^r,UDS^r,UGS^r赋给多元信息序列Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1,将n只功率MOSFET管样本分别置于这625个随机的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1条件下同时进行电寿命试验，监测每个MOSFET管在t＝1时刻点的漏极电流根据求出再根据求得

(4.3)选择高斯核函数作为LS-SVM的核函数，并选择最优核参数为γ＝30，σ²＝150；将(4.2)获得的及对应的多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1作为LSSVM回归拟合的训练样本，进行回归建模，得到与多元信息Tj.1,Cj.1,UDS.j.1,UGS.j.1的关系模型，记为LS-SVM算法为现有成熟方法，此处不再赘述；

(4.4)设定即得到与多元信息Tj.t,Cj.t,UDS.j.t,UGS.j.t的关系模型。

(5)监测待测功率MOSFET管的多元信息序列Tx.t,Cx.t,UDS.x.t,UGS.x.t及运行在第t时刻点的漏极电流获取折算到标准状态下待测功率MOSFET管的导通电阻值其中x为待测功率MOSFET管编号；具体实现为：

(5.1)监测待测功率MOSFET管的多元信息序列Tx.t,Cx.t,UDS.x.t,UGS.x.t，根据步骤(4)中关系模型求得

(5.2)监测该功率MOSFET管漏极电流根据求得再根据求得

(6)将步骤(5)中求得的标准状态下的待测功率MOSFET管的导通电阻值代入步骤(3)关系模型中，从而预测出待测功率MOSFET管的寿命Sx。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。