申请/专利权人：深圳力迈电子有限公司

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117805572A

主分类号：G01R31/26

分类号：G01R31/26;G01R19/30;G01R19/12;G01R19/04;G01R19/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及测量电变量技术领域，具体涉及基于数据驱动的晶体管异常故障检测方法，该方法包括：获取晶体管的电流数据；采用局部加权回归将电流数据连续化，然后进行微分获取峰值点、周期以及谷值点；对电流波形的形状特征进行分析，构建反向电流波形震荡系数序列；对电流数据波形的重复性特征进行分析，构建反向电流波形震荡重复指数；将不同电压下对应时间段的反向电流波形震荡重复指数进行对比，构建震荡重复性走势指数；结合异常检测算法获取异常概率值向量；完成晶体管的故障检测。本发明旨在对不同形式的软击穿造成的缺陷进行检测，能够在前期发现晶体管的异常，提高故障检测的灵敏度。

主权项：1.基于数据驱动的晶体管异常故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取晶体管各电压下各时间段的电流数据；基于各时间段的电流数据，采用局部加权回归将电流数据连续化；将连续化后的电流数据进行微分获取各时间段的峰值点、周期以及谷值点；根据各时间段各峰值点和后一峰值点在对应周期中与谷值点的差异性获取电流数据在各时间段各周期的波动量；根据电流数据在各时间段各周期的波动量与各周期长度的对应关系获取各时间段的反向电流波形震荡系数序列；根据各时间段的反向电流波形震荡系数序列的元素分布特征获取各时间段的震荡重复系数；根据各时间段的电流数据结合序列分解算法获取各时间段的电流变化幅度；根据各时间段的震荡重复系数与电流变化幅度获取各时间段的反向电流波形震荡重复指数；根据所有电压下的各时间段的反向电流波形震荡重复指数的分布特征获取各时间段的震荡重复性走势指数；根据各时间段的震荡重复性走势指数结合异常检测算法获取异常概率值向量；根据异常概率值向量的所有元素的数值分布完成晶体管的故障检测。

全文数据：

权利要求：

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