基于退化特征分析的模拟电路剩余有效性能预测方法研究
发布时间：2021-10-09 08:35
随着电子工程技术的发展,各种模拟电路在电子系统中扮演着越来越重要的角色。伴随着电子系统的结构和功能的日益复杂,其可靠性的要求也日益增加。因此,迫切需要提前预知电子系统的故障风险,从而进行理想的基于状态监测的视情维修,更好的保证设备使用中的可靠性,避免潜在危险的发生。目前,模拟电路的故障预诊断和其寿命的预测方向已成为了电子系统健康管理PHM（Prognostics and Health Management:PHM）技术研究中的热点,国内外学者对PHM技术的研究还处于研究探索阶段,由于现阶段物理学、材料学和化学等基础学科的研究极限,电子系统的PHM技术面临着诸多挑战,许多关键技术难题仍需深入研究和探讨。鉴于此,论文针对电子系统PHM技术面临的信号退化特征参数获取及性能退化趋势预测的核心难题,从电子系统的退化特征参数提取、个体电路系统或电子产品的实时可靠性预测需求和电子系统退化过程中含有奇点信号扰动的间歇性故障预测问题等三个方面开展研究,提出了相对应的基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术预测方法、噪声辅助技术和贝叶斯估计方法相结合的实时可靠性预测方法和基于样条函数以及粒子群优化的加权隐马尔可夫的预...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文研究背景
1.2 电子系统PHM技术研究的目的与意义
1.2.1 故障预测与健康管理技术(PHM)
1.2.2 PHM技术方法的评价指标
1.3 电路系统故障诊断及预测的国内外发展现状
1.3.1 电子系统PHM技术的发展与现状
1.3.2 模拟电路的RUP预测方法的发展与现状
1.3.3 实时可靠性预测方法的国内外历史与现状
1.3.4 含有奇点信号的时间序列预测方法国内外研究历史与现状
1.3.5 失效模式及影响分析技术(FMEA技术)的国内外研究历史及现状
1.4 现有技术的不足
1.5 本文的主要内容及结构安排
第二章 基于噪声辅助技术的预测方法
2.1 基于噪声辅助技术的模拟电路故障预测方法概述
2.2 基于噪声辅助技术的模拟电路故障预测过程和方法架构
2.3 基于噪声辅助技术的特征提取方法和故障指示器(FI)的计算
2.3.1 特征提取模型
2.3.2 基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术
2.3.3 故障指示器的计算
2.4 基于粒子滤波的模拟电路剩余可用性能的预测
2.4.1 剩余有效性能预测
2.4.2 粒子滤波
2.5 元器件失效物理模型的引入
2.6 仿真与实验
2.6.1 仿真1
2.6.2 仿真2
2.7 本章小结
第三章 基于信息融合技术的模拟电路实时可靠性预测方法
3.1 可靠性预测的度量
3.2 结合现场数据的实时可靠性预测方法
3.2.1 实时可靠性预测流程
3.2.2 实时可靠性预测方法
3.3 仿真与实验
3.3.1 实验1
3.3.2 实验2
3.4 本章小结
第四章 考虑奇点扰动问题的时间序列预测方法
4.1 奇点信号的数学意义
4.2 预测流程和预测框架
4.3 预测方法和预测数学模型选取
4.3.1 样条函数逼近
4.3.2 基于HMM的基本预测链
4.4 仿真与实验
4.4.1 仿真例子
4.4.2 实例验证
4.5 本章小结
第五章 典型电子系统的FMEA分析与理论算法应用验证
5.1 电子元器件的FMEA分析技术
5.1.1 FMEA分析计划和方案
5.1.2 分析流程
5.2 基于SABER软件的建模过程
5.2.1 建模过程
5.2.2 元器件建模方法
5.2.3 参数测试
5.3 故障模式清单的建立
5.3.1 电路的功能和结构划分
5.3.2 元器件故障模式清单建立
5.4 故障建模
5.4.1 适用性分析
5.4.2 故障建模方法
5.5 故障注入
5.6 基于软件的自动化FMEA分析
5.7 FMEA分析列表
5.8 理论算法应用验证
5.9 小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]高温下塑封器件键合铜线的可靠性[J]. 高成,张芮,黄姣英. 半导体技术. 2018(02)
[2]基于POF的塑封光电耦合器贮存寿命评价方法研究[J]. 高成,熊园园,杨达明. 电子测试. 2018(02)
[3]基于复模型的模拟电路故障诊断[J]. 高媛,杨成林. 电子科技大学学报. 2017(04)
[4]主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法[J]. 张西宁,雷威,李兵. 西安交通大学学报. 2017(06)
[5]基于Wiener过程的非线性加速退化可靠性评估方法[J]. 蔡忠义,陈云翔,车飞,张磊. 电光与控制. 2016(02)
[6]Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法[J]. 尹慧琳,杨筱菡,陆恒. 同济大学学报(自然科学版). 2015(08)
[7]锂离子电池循环寿命的融合预测方法[J]. 刘月峰,赵光权,彭喜元. 仪器仪表学报. 2015(07)
[8]线性模拟电路软故障建模与诊断策略[J]. 高昕,王厚军,刘震. 电子科技大学学报. 2015(03)
[9]基于信息融合技术的航空电子设备故障诊断研究[J]. 闫涛,赵文俊,胡秀洁,宋家友. 电子科技大学学报. 2015(03)
[10]基于神经网络的光伏发电功率预测不良数据处理的分析[J]. 郎莹,张文涛,辛义. 电子测试. 2015(09)
博士论文
[1]航天继电器可靠性评价及寿命试验方法的研究[D]. 余琼.哈尔滨工业大学 2011
[2]MOSFET热载流子退化效应的研究[D]. 陈勇.电子科技大学 2001
硕士论文
[1]基于改进K均值聚类的证券时间序列奇异点研究[D]. 朱曦.昆明理工大学 2013
[2]LED驱动电源性能退化参数监测及寿命预测方法研究[D]. 李享.哈尔滨工业大学 2012
本文编号：3426016
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文研究背景
1.2 电子系统PHM技术研究的目的与意义
1.2.1 故障预测与健康管理技术(PHM)
1.2.2 PHM技术方法的评价指标
1.3 电路系统故障诊断及预测的国内外发展现状
1.3.1 电子系统PHM技术的发展与现状
1.3.2 模拟电路的RUP预测方法的发展与现状
1.3.3 实时可靠性预测方法的国内外历史与现状
1.3.4 含有奇点信号的时间序列预测方法国内外研究历史与现状
1.3.5 失效模式及影响分析技术(FMEA技术)的国内外研究历史及现状
1.4 现有技术的不足
1.5 本文的主要内容及结构安排
第二章 基于噪声辅助技术的预测方法
2.1 基于噪声辅助技术的模拟电路故障预测方法概述
2.2 基于噪声辅助技术的模拟电路故障预测过程和方法架构
2.3 基于噪声辅助技术的特征提取方法和故障指示器(FI)的计算
2.3.1 特征提取模型
2.3.2 基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术
2.3.3 故障指示器的计算
2.4 基于粒子滤波的模拟电路剩余可用性能的预测
2.4.1 剩余有效性能预测
2.4.2 粒子滤波
2.5 元器件失效物理模型的引入
2.6 仿真与实验
2.6.1 仿真1
2.6.2 仿真2
2.7 本章小结
第三章 基于信息融合技术的模拟电路实时可靠性预测方法
3.1 可靠性预测的度量
3.2 结合现场数据的实时可靠性预测方法
3.2.1 实时可靠性预测流程
3.2.2 实时可靠性预测方法
3.3 仿真与实验
3.3.1 实验1
3.3.2 实验2
3.4 本章小结
第四章 考虑奇点扰动问题的时间序列预测方法
4.1 奇点信号的数学意义
4.2 预测流程和预测框架
4.3 预测方法和预测数学模型选取
4.3.1 样条函数逼近
4.3.2 基于HMM的基本预测链
4.4 仿真与实验
4.4.1 仿真例子
4.4.2 实例验证
4.5 本章小结
第五章 典型电子系统的FMEA分析与理论算法应用验证
5.1 电子元器件的FMEA分析技术
5.1.1 FMEA分析计划和方案
5.1.2 分析流程
5.2 基于SABER软件的建模过程
5.2.1 建模过程
5.2.2 元器件建模方法
5.2.3 参数测试
5.3 故障模式清单的建立
5.3.1 电路的功能和结构划分
5.3.2 元器件故障模式清单建立
5.4 故障建模
5.4.1 适用性分析
5.4.2 故障建模方法
5.5 故障注入
5.6 基于软件的自动化FMEA分析
5.7 FMEA分析列表
5.8 理论算法应用验证
5.9 小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]高温下塑封器件键合铜线的可靠性[J]. 高成,张芮,黄姣英. 半导体技术. 2018(02)
[2]基于POF的塑封光电耦合器贮存寿命评价方法研究[J]. 高成,熊园园,杨达明. 电子测试. 2018(02)
[3]基于复模型的模拟电路故障诊断[J]. 高媛,杨成林. 电子科技大学学报. 2017(04)
[4]主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法[J]. 张西宁,雷威,李兵. 西安交通大学学报. 2017(06)
[5]基于Wiener过程的非线性加速退化可靠性评估方法[J]. 蔡忠义,陈云翔,车飞,张磊. 电光与控制. 2016(02)
[6]Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法[J]. 尹慧琳,杨筱菡,陆恒. 同济大学学报(自然科学版). 2015(08)
[7]锂离子电池循环寿命的融合预测方法[J]. 刘月峰,赵光权,彭喜元. 仪器仪表学报. 2015(07)
[8]线性模拟电路软故障建模与诊断策略[J]. 高昕,王厚军,刘震. 电子科技大学学报. 2015(03)
[9]基于信息融合技术的航空电子设备故障诊断研究[J]. 闫涛,赵文俊,胡秀洁,宋家友. 电子科技大学学报. 2015(03)
[10]基于神经网络的光伏发电功率预测不良数据处理的分析[J]. 郎莹,张文涛,辛义. 电子测试. 2015(09)
博士论文
[1]航天继电器可靠性评价及寿命试验方法的研究[D]. 余琼.哈尔滨工业大学 2011
[2]MOSFET热载流子退化效应的研究[D]. 陈勇.电子科技大学 2001
硕士论文
[1]基于改进K均值聚类的证券时间序列奇异点研究[D]. 朱曦.昆明理工大学 2013
[2]LED驱动电源性能退化参数监测及寿命预测方法研究[D]. 李享.哈尔滨工业大学 2012
本文编号：3426016
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