申请/专利权人：中车株洲电力机车研究所有限公司

申请日：2023-08-02

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN118052127A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F119/04

优先权：["20221117 CN 202211442977X"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明提供一种基于故障物理与数据驱动融合的电路板剩余寿命预测方法，其包括：确定故障物理模型形式；利用维纳过程生成未来具有不确定性的退化数据；将故障物理模型获得的参数带入数据驱动模型进行寿命融合预测，并将预测的参数值转化为电路板剩余寿命值。本发明还提供一种利用核函数的故障物理与数据驱动融合的电路板剩余寿命预测方法，其包括：计算故障物理寿命；使用数据驱动模型预测产品剩余寿命；利用基于指数函数构建的核函数进行剩余寿命融合预测。本发明上述两种方法覆盖具有单一主故障机理和具有多部件多故障机理的电子产品，通过将物理模型预测结果和在线监测数据驱动预测结果相互融合，获得更全面、更准确的剩余寿命预测结果。

主权项：1.一种基于故障物理与数据驱动融合的电路板剩余寿命预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、确定电路板故障物理模型；S11、采用加速度退化速率模型对产品的整个退化做单个机理或者系统级的描述，所述加速度退化速率模型的加速退化速率表示为： 其中，M为参数的退化量，t为时间，S为温度应力T以外的应力，K为玻尔兹曼常数，Ea为激活能，C0、n为常数；S12、采用故障物理寿命模型对电路板进行建模，获得下述输出电压模型为： 其中，Vout为输出电压，V、T、S分别为电路工作的电应力、温度应力和振动应力，Ea为激活能，k为玻尔兹曼常数，t为时间，a、b、c、d为常数；未知参数Ea、a、b、c、d通过实验拟合得到；S13、针对电压模型考虑概率不确定性，对应力参数V、T、S进行离散化操作，用正态分布Nu,σ进行离散化后蒙特卡洛仿真，用可靠度来表示电路的退化，把可靠度作为故障物理模型的参数进行下一步的预测输入，其中可靠度表示为： 其中，R为可靠度，MVout为性能参数Vout的裕量，n为在工作时间t时进行的仿真次数；IVoutt∈MVout为示性函数，当Voutt∈MVout时I·＝1，当时I·＝0；S2、生成维纳退化数据；通过监测电路板的工作应力和退化参数的变化情况，利用维纳过程，生成未来的具有概率不确定性的退化数据，描述未来退化参数的走势；其中所述维纳退化数据生成过程表达式为：dXt＝μXtdt+σXtdBt4其中，Xt为随机变量，uXt为随机变量Xt的均值，σXt为方差，Bt为标准布朗运动；S3、将故障物理模型获得的退化速率或可靠度、以及退化的性能参数带入数据驱动模型进行融合预测得到参数预测值；S4、将融合预测得到的参数预测值转换为电路板剩余寿命，确定退化的性能参数的期望值和退化阈值后，由预测的性能参数获取实时性能参数退化量后，通过剩余寿命表达式计算获取电路板的剩余寿命值。

全文数据：

权利要求：

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