[發明專利]一種基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法

有效

• 申請號: 201510572406.1
• 申請日: 2015-09-09
• 公開（公告）號: CN105203942B
• 公開（公告）日: 2018-09-18
• 發明（設計）人: 張虹;梅亮;張碚;高成;黃姣英
• 申請（專利權）人: 航天科工防御技術研究試驗中心
• 主分類號: G01R31/28
• 分類號: G01R31/28
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李弘

1.一種基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法，其特征在于，包括：

指定相同種類的多個待測元器件，對所述多個待測元器件進行加速退化實驗，測試并記錄所述多個待測元器件的性能退化參數；所述多個待測元器件進行加速退化實驗為：將所述多個待測元器件設置于異常工作環境下，在外部電路的控制下進行工作；其中，所述異常工作環境包括以下至少之一：高溫、高氣壓、高電壓、水中；所述多個待測元器件的性能退化參數包括以下至少之一：任一管腳上的電流、任兩管腳之間的電壓；

根據所述多個待測元器件的性能退化參數確定敏感參數，其中，基于確定的兩個敏感參數的相關系數進行觀察，且基于第一個敏感參數的失效閾值比第二個敏感參數的失效閾值更為狹窄，舍去第二個敏感參數；

并對所述多個待測元器件的性能退化參數的樣本序列進行平穩化處理，包括：根據DF檢驗法檢驗所述多個待測元器件的性能退化參數的樣本序列是否平穩；若所述多個待測元器件的性能退化參數的樣本序列不平穩，則從所述多個待測元器件的性能退化參數中選取隨時間變化體現出不平穩性的一個作為敏感參數，其中，當隨時間變化體現出不平穩性的參數為多個時，從所述多個隨時間變化體現出不平穩性的參數中選取最能體現待測元器件性能退化的參數為敏感參數；使用差分法對不平穩的樣本序列進行處理，使之在DF檢驗法下平穩；

根據所述多個待測元器件的性能退化參數與所述敏感參數，計算出每個待測元器件的性能退化量分布，并計算所述多個待測元器件的性能退化量分布統計參數；其中，通過計算樣本數據符合的分布類型的相關系數，進行分布類型擬合優化，從這些分布類型中選出最優的分布；

獲取ARIMA模型參數，根據所述多個待測元器件的性能退化量分布統計參數建立ARIMA模型，并根據所述ARIMA模型獲得所述性能退化量分布統計參數隨時間變化的曲線；其中，還包括對所述ARIMA模型進行有效性檢驗，利用殘差序列的自相關性來檢驗是否為白噪聲；

根據所述性能退化量分布統計參數隨時間變化的曲線的走勢，所述性能退化量分布統計參數隨時間變化的曲線的走勢為電路壽命的預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法，其特征在于，根據所述多個待測元器件的性能退化參數與所述敏感參數，計算出所述每個待測元器件的性能退化量分布，并計算所述多個待測元器件的性能退化量分布統計參數，為根據所述多個待測元器件的性能退化參數與所述敏感參數，在不同異常工作環境下所述多個待測元器件的各個測試時刻的退化量進行分布假設檢驗，確定其最優的失效分布類型，并根據所述失效分布類型計算相關的性能退化量分布統計參數。

3.根據權利要求1所述的基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法，其特征在于，獲取ARIMA模型參數，根據所述多個待測元器件的性能退化量分布統計參數建立ARIMA模型，為獲取所述ARIMA模型的p、d、q參數，并根據所述多個待測元器件的性能退化量分布統計參數與所述p、d、q參數建立ARIMA模型；獲取所述ARIMA模型的p、q參數的方法為以下之一：樣本自相關函數和偏相關函數法、延伸自相關系數法、最小典型相關法、最小信息準則法。

4.根據權利要求3所述的基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法，其特征在于，獲取所述ARIMA模型的p、q參數的方法為最小信息準則法，所述最小信息準則法從擬合優度和模型復雜程度兩個方面評價所述ARIMA模型，確定p、q參數的上限，并根據p、q參數的上限計算出所述ARIMA模型的最小信息值所在階數作為所述ARIMA模型階數，同時確定與所述ARIMA模型階數相對應的p、q參數。

5.根據權利要求1所述的基于性能退化量分布參數的電路壽命預測方法，其特征在于，將擬合模型與所述樣本序列進行對比判定所述擬合模型是否有效，為判斷所述擬合模型與所述樣本序列的殘差是否為自相關性為零，若自相關性為零或很接近零則判定所述擬合模型有效。