[發明專利]電子產品分數階神經網絡性能退化模型及壽命預測方法

有效

• 申請號: 201210397872.7
• 申請日: 2012-10-16
• 公開（公告）號: CN102901651A
• 公開（公告）日: 2013-01-30
• 發明（設計）人: 王友仁;王書鋒
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01M99/00
• 分類號: G01M99/00;G01R31/00;G06N3/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種電子產品分數階神經網絡性能退化模型及壽命預測方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一選擇溫度作為加速應力，確定待測電子產品的實際工作環境溫度T₀，以T₀為參考，設定在應力T₁、T₂、…、T_P下分別對受試電子產品進行恒定應力加速壽命試驗，獲取各應力等級下從t₀到t_n時刻電子產品的性能退化數據，記為x_s，v(x_s，v為應力等級T_s下t_v時刻電子產品性能退化數據)，其中s＝1，2，…，p(p≥4)、v＝0，1，2，…n、T₀＜T₁＜T₂＜T₃＜…＜T_P-1＜T_P且T₁-T₀＝T₂-T₁＝…＝T_P-T_P-1；

步驟二對步驟一中獲得的電子產品性能退化數據x_s，v(s＝1，…，p，v＝0，1，…n)，利用灰色理論中的GM(1，1)模型計算得到溫度T₀下從t₀到t_n時刻的性能退化數據，記為x₀、x₁、x₂、x₃、…、x_n；

步驟三利用步驟二中的性能退化數據x₀、x₁、x₂、x₃、…、x_n訓練分數階神經網絡，建立分數階神經網絡性能退化模型；

步驟四利用步驟三中所建立的分數階神經網絡性能退化模型進行滾動預測，得到性能退化數據的預測值

步驟五根據工程實際經驗或相關國家標準，確定電子產品的失效閾值為X_f，將得到的性能退化數據的預測值與失效閾值X_f比較，預測失效時間，從而確定電子產品壽命。

2.根據權利要求1所述的電子產品分數階神經網絡性能退化模型及壽命預測方法，其特征在于，所述恒定應力加速壽命試驗中對溫度應力的要求為T₁＝1.2T₀、T_p≤0.7T_M，試驗時間為受試電子產品在各應力等級下同時開始試驗、同時停止，停止條件是試驗中最高溫度應力T_P下受試電子產品的性能退化數據值高于正常值的130％(性能退化數據呈遞增趨勢)或低于正常值的70％(性能退化數據呈遞減趨勢)，其中T_M為受試電子產品規定所能承受的最高溫度。