申请/专利权人：湖南大学

申请日：2020-11-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112348810B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06F17/18

优先权：["20200820 CN 202010845277X"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.03.02#实质审查的生效;2021.02.09#公开

摘要：本发明公开了一种在役电子系统可靠性评估方法，包括以下步骤：步骤1，给电子系统供电，获取电子系统温度分布图像序列；步骤2，提取元器件子块区域；步骤3，获得各元器件的温度值随时间变化的序列数据；步骤4，建立维纳过程模型，得到电子系统的可靠度函数；步骤5，以各元器件工作温度连续两次超过安全阈值的时间间隔为随机变量，根据极大似然估计法确定漂移参数与扩散系数的先验估计值；步骤6，采用贝叶斯方法逐步更新模型参数，计算得到漂移系数与扩散系数的后验估计值，从而估算电子系统在不同退化程度下的可靠度。本发明采用两次越过阈值的时间间隔来进行失效分析和可靠性评估，具有良好的鲁棒性和准确性。

主权项：1.一种在役电子系统可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，给电子系统供电，通电后通过红外热像仪对电子系统进行成像，得到电子系统红外图像，进而获取电子系统温度分布图像序列；将电子系统在应用平台上固定好，为各个核心元器件进行编号，编号顺序为1-H；施加激励源，程控电源及信号源给电子系统进行供电，选择1分钟作为标准预加电时间，预加电后1分钟后打开红外热像仪进行图像采集；为各个元器件设定失效阈值为Lh，h＝1,2,…,H，当元器件工作温度超过自身失效阈值Lh时，视为h号元器件失效，当有一个元器件失效，视为整个电子系统失效；在持续的图像采集过程中，一个采样周期为10分钟，一个采样周期内，第一分钟内，每隔5秒记录一幅图像，在第二分钟开始，每隔10秒记录一幅图像；步骤2，根据电子系统红外图像，检测电子元器件区域，提取元器件子块区域；将获取电子系统的红外图像进行高斯滤波，二维高斯卷积函数定义为： 式中：x,y表示二维图像中像素的横坐标与纵坐标，单位为像素，σg为标准差，e为自然常数；所采取的卷积核为： 滤波后，通过拉普拉斯边缘检测算法，将监测的电子系统中各元件的轮廓识别出来，轮廓内为各元件的温度信息估计区域；拉普拉斯算子为： 即：fx+1,y-2fx,y+fx-1,yf表示图像信息；用卷积核表示为： 步骤3，将电子系统红外图像反演成温度分布数据，根据各元器件子区域块，获得各元器件的温度值随时间变化的序列数据；在第r个测量周期中，10分钟内拍摄的图像总帧数为K，图像序列的每帧图像都含有n×m个像素，红外图像每个像素点对应的位置为i,j，图像序列帧数为k，像素i,j对应的温度信息为Tijk，则第k帧温度值表示为： Tk表示第k帧的所有像素点温度值的集合，其中Tijk表示第k帧图像中第i行，第j列像素点的温度；n表示图像中像素所在的行数，m表示图像中像素所在的列数；计算10分钟内所有帧数的温度平均值： 再计算电子系统中各个元件的温度信息估计区域内温度的平均值，作为各元件的工作温度在r个采样周期中，h号元器件温度测量值为将作为h号元器件tr时刻的温度测量值；步骤4，建立电子系统中各元器件温度值随时间变化的维纳过程模型，得到各元件的可靠度函数，联合各个元器件的可靠度函数得到电子系统的可靠度函数；利用维纳过程建模，求出h号元器件工作温度第一次通过失效阈值Lh时间的失效概率分布函数，具体公式为： 式中，为h号元器件第一次通过阈值的时间，Φx为标准正太分布的累计分布函数，Lh为h号元器件的故障阈值，μh、σh分别为h号元器件的漂移系数和扩散系数，与Ph{T1≤t}为h号元器件T1出现的概率累计分布函数；t表示测试持续时间；计算h号元器件工作温度第二次通过失效阈值Lh的时间T2h首次出现的概率，得到失效概率分布函数为： 其中，ah为h号元器件两个相邻通过失效阈值Lh的时间间隔；与Ph{ΔTh≥a}表示为h号元器件第二次通过失效阈值且时间跨度为ah的概率分布函数；由可靠度函数与失效概率分布函数的关系可知，h号元器件的可靠度函数为： 电子系统的可靠度函数为：Rt＝minR1t,R2t,...,Rht,...,RHtmin表示取括号中最小值；对于连续监测t1,t2,...,tc,...,tN时刻点得到h号元器件的性能退化量当在tc时刻点进行电子系统可靠度估计时，此时当前性能退化量为对电子系统进行可靠性评估，第一次通过失效阈值与第二次通过失效阈值的失效概率分布函数计算表达式分别为： 式中分别为当前在退化量Yc下第一次和第二次通过失效阈值Lh时间的失效概率分布函数；当前h号元器件的可靠度函数为： 当前电子系统的可靠度函数为：Rt|Yc＝minR1t|Yc,R2t|Yc,...,Rht|Yc,...,RHt|Yc；步骤5，以各元器件工作温度连续两次超过安全阈值的时间间隔为随机变量，根据极大似然估计法确定漂移参数与扩散系数的先验估计值；由同一批电子系统得到X个寿命数据，其中包括b个失效时间数据，以及X-b个右截尾的寿命数据；依据当前可靠度函数可知，待确定的模型参数为各元件的漂移系数μh和扩散系数σh；对于连续监测所得的退化数据时间序列设t0＝0,则待评估的h号元器件在ti-1与ti时刻的性能退化增量表示为依据极大似然估计法得： 其中，Lμh,σh2表示关于h号元器件的漂移参数与扩散系数的似然函数；Δti＝ti-ti-1；从而，求解得到h号元器件的漂移系数和扩散系数的估计值和分别为： 步骤6，采用贝叶斯方法逐步更新模型参数，计算得到漂移系数与扩散系数的后验估计值，从而估算电子系统在不同退化程度下的可靠度；h号元器件的漂移系数和扩散系数的估计值和是无先验信息估计方法下的估计值；为提高待测评估结果的准确性，通过融合同类电子系统性能退化数据，采用贝叶斯理论模型更新模型参数，获取后验分布的漂移系数和扩散系数：对于b个同类电子系统，得到b对漂移系数和扩散系数的先验分布估计值表示第b个电子系统中h号元器件的漂移系数，表示第b个电子系统中的h号元器件的扩散系数；h号元器件的μh和σh2的联合先验分布表示为： 式中：为超参数；依据贝叶斯方法得经一步更新的后验分布： 上述两式中的π都表示后验分布函数，为迭代一次后更新的参数，从第1个电子系统的退化数据不断迭代更新到第b个系统的退化数据，由以下计算得到： 因此，逐步更新各元件退化模型参数μh,σh2的后验估计值；为第b个电子系统中编号为h的元器件的第1个退化增量，表示为第b个电子系统的t0到t1时刻。

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百度查询： 湖南大学 一种在役电子系统可靠性评估方法

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