CN107944211A - 寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法，其中，该寿命加速模型创建方法包括选取预设数量组试验样本集；针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。本发明通过综合考虑试验样本在温度应力和振动应力构成的双应力下水平下的寿命数据，能够使得建立的寿命加速模型更加接近实际工况，满足实际需求，同时可有效缩短试验时间。

Description

寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法

技术领域

本发明涉及纯电动汽车电机控制器故障预测技术领域，具体而言，涉及一种寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法。

背景技术

随着电动汽车技术不断发展，人们对纯电动汽车电机的控制功能需求不断增加，导致电机控制器结构也日趋复杂。而IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor，绝缘栅双极型晶体管)模块作为电机控制器的核心部件，其可靠性也变得尤为重要。现有的对于IGBT模块可靠性分析的方法主要分为两大类，分别为基于现场数据统计法的可靠性分析和基于加速寿命试验的可靠性分析。

其中，基于现场数据统计法的可靠性分析通过对IGBT模块在实际工作期间的失效样本进行数据统计来分析其可靠性，但由于IGBT模块的可靠性越来越高，现场短时间失效样本数据越来越少，基于现场数据统计法变得越来越困难。另外，基于加速寿命试验的方法由于可以在短时间内获得较多的失效数据，但其主要是在单个应力水平下进行，众所周知，一个应力水平的提高总有一个限度，超过该限度便会导致IGBT模块的失效机理发生变化。为了使失效机理在整个试验过程中保持不变，应力水平不宜提得过高，从而又使得试验时间的缩短受到限制。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法，能够有效解决上述问题。

本发明较佳实施例提供一种寿命加速模型创建方法，所述方法包括：

选取预设数量组试验样本集；

针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；

根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。

可选地，所述双应力水平包括温度应力水平和振动应力水平，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集的步骤，包括：

获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值；

将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平；

获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。

可选地，选取预设数量组试验样本集的步骤包括：

根据样本失效量、样本置信度和可靠度之间的预设关系确定试验样本集数量。

可选地，所述预设关系包括和其中，γ为置信度，R为可靠度，m为失效样本数量，n为待选取样本数量。

可选地，根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型的步骤包括：

选取预设退化模型；

根据各试验样本集在不同应力水平下的寿命数据，评估所述预设退化模型中的模型参数；

根据所述模型参数对所述预设退化模型进行更新以得到寿命加速模型。

可选地，所述预设退化模型可以为其中，α₀、α₁、α₂分别为模型参数，T为温度应力水平，V振动应力水平。

可选地，根据各试验样本集在不同应力水平下的寿命数据，评估所述预设退化模型中的模型参数的步骤包括：

求取所述预设退化模型的最大似然估计其中，A₀＝Inα₀,A₁＝α₀,A₂＝α₂，且A₀、 A₁、A₂为模型参数，i＝1,2,…,k为加速应力水平，j＝1,2,…,m为不同双应力水平下的第i个试验样本；

根据公式求取所述模型参数A₀,A₁,A₂的极大似然估计值并根据该极大似然估计值对模型参数进行更新。

本发明较佳实施例还提供一种寿命评估方法，所述寿命评估方法用于在预设条件下，通过上述的寿命加速模型创建方法创建的寿命加速模型进行寿命评估。

本发明较佳实施例还提供一种所述寿命加速模型创建装置，所述装置包括：

样本选取模块，用于选取预设数量组试验样本集；

数据接收模块，用于针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；

数据建模模块，用于根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。

可选地，所述数据接收模块包括：

应力获取单元，用于获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值；

应力组合单元，用于将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平；

数据获取单元，用于获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。

与现有技术相比，本发明提供一种寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法，其中，通过综合考虑试验样本在温度应力和振动应力构成的双应力下水平下的寿命数据进行寿命加速模型建模的创建，能够使得建立的寿命加速模型更加接近实际工况，满足实际需求，同时可有效缩短试验时间。

另外，利用本发明建立的寿命加速模型进行实际工况模拟，能够获得更加精准、可靠的寿命评估结果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为应用本发明实施例提供的寿命加速模型创建装置的试验终端的方框结构示意图。

图2为本发明实施例提供的寿命加速模型创建方法的流程示意图。

图3为本发明实施例提供的寿命加速模型创建方法的子流程示意图。

图4为本发明实施例提供的双应力条件下的试验剖面图。

图5为本发明实施例提供的试验样本的对数正态分布校验图。

图6为本发明实施例提供的寿命加速模型创建装置的方框结构示意图。

图7为图6中所示的数据接收模块的方框结构示意图。

图标：10-试验终端；100-寿命加速模型创建装置；110-样本选取模块；120-数据接收模块；121-应力获取单元；122-应力组合单元；123-数据获取单元；130-数据建模模块；200-存储器；300-存储控制器；400-处理器。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

根据相关纯电动汽车的实际运行工况资料得知，运行中汽车产生的振动对电机控制器的影响也是不小的，因此，为了进一步把试验时间缩短到可以接受的水平以及更加准确地模拟实际工况，发明人提出了在做如IGBT 模块等的加速寿命试验时除了考虑主要因素温度应力(结温差)外，还需考虑振动应力这一因素，从而进行双加速应力加速寿命试验。

具体地，如图1所示，为本发明实施例提供的应用寿命加速模型创建装置的试验终端10的方框结构示意图，其中，该试验终端10包括寿命加速模型创建装置100、存储器200、存储控制器300以及处理器400。其中，所述存储器200、存储控制器300、处理器400各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述寿命加速模型创建装置100包括至少一个可以软件或固件的形式存储于所述存储器200中或固化在所述试验终端10的操作系统中的软件功能模块。所述处理器400在所述存储控制器300的控制下访问所述存储器200，以用于执行所述存储器200中存储的可执行模块，例如所述寿命加速模型创建装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等。

应当理解，图1所示的结构仅为示意。所述寿命加速模型创建装置100 可以具有比图1所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。其中，图1所示的各组件可以由软件、硬件或者其组合实现。

如图2所示，是本发明较佳实施例提供的一种寿命加速模型创建方法的流程示意图。所述寿命加速模型创建方法应用于图1中所示的试验终端 10。下面将结合图3对所述寿命加速模型创建方法的具体流程及步骤进行详细阐述。

步骤S110，选取预设数量组试验样本集。

本实施例中，在创建寿命加速模型之前，首先需要选取预设数量组试验样本集，以用于获取在不同应力水平下各试验样本集的寿命数据。具体地，以IGBT模块为例，那么在IGBT模块加速寿命试验中，假设各个试验应力水平下的试验样本量n与可靠度R及置信度γ之间的预设关系为同时在试验过程中，多个试验样本中的失效量m与参试样本量 n、可靠度R及置信度γ之间的预设关系为例如，如表1所示，本实施例给出了失效数量m分别为0和1时，对应不同可靠度R 和置信度γ的最小样本量。

表1

基于表1所示，假设本实施例中根据工程可接受的最低可靠度R为 0.85、置信度γ为0.7时，本实施例中选择的最小试验样本集中的试验样本数为8个。通过推演试验应力水平下的参试样本量n与可靠度R及置信度γ关系，使用最少的样本量，评估IGBT模块在一定的可靠度R及置信度γ下的使用寿命。

步骤S120，针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集。

其中，所述双应力水平包括温度应力水平和振动应力水平。在实际实施时可采用正交试验设计方法进行试验设计，其中，该正交试验设计方法为一种用于多因素试验的设计方法，能够均衡搭配各因素下的应力组合，高效地描述试验结果，且能够使得寿命加速模型的建模和辨识具有很好的继承性。具体地，如图3所示，所述步骤S120可通过以下子步骤实现。

子步骤S121，获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值。

在此应注意，所述温度应力点值和所述振动应力点值的数量可以相同也可以不同。例如，一个温度应力点值可以与多个振动应力点值对应等，本实施例在此不做限制。具体地，如图4所示，为本发明是实施例提供的加速寿命剖面图，温度应力的取值可以是恒定高温应力水平在+50K～100K 之间取任意温度值，也就是剖面的台阶试验温度点并不是固定为高温极限的70K、90K和100K这3个点，可以在+50K～100K之间取任意温度值；振动应力振动量级可以在50Hz～250Hz之间取任意振动值，也就是剖面的台阶试验振动量级并不是固定为150Hz和200Hz这2个点，可以在在 50Hz～250Hz之间取任意振动值；试验过程的升温速率和降温速率可以在 5℃/min～200℃/min之间取任意温度速率；寿命试验的累积在线试验时间可为50h～10000h之间取任意时间值。

子步骤S122，将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平。

子步骤S123，获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。

表2

编号	温度T(K)	振动V(Hz)	试验样本量
				1(S1)	70	150	8
2(S2)	70	200	8
				3(S3)	90	150	8
4(S4)	90	200	8
				5(S5)	100	150	8
6(S6)	100	200	8

在此以IGBT模块为例，那么根据可靠性强化试验结果确定双应力(振动应力+温度应力)加速寿命试验中各应力最高值选择为：振动(垂向) 200Hz、高温(结温差)100K，采用双应力恒定应力加速寿命方案，能够使试验时间缩短，有效模拟产品的使用寿命，加速寿命试验应力水平组合及试验样本的分配见表2。

另外，需要说明的是，在进行加速寿命试验过程中，试验截止时间可以设置为：

(1)设置失效数据阈值，并在试验失效数据达到阈值，试验样本量达到投入样本量的一半以上，即达到5个或者5个以上时，停止试验。

(2)累积在线试验时间达到400h～10000h，如果失效数目离失效阈值较远(如不足失效阈值的1/4)，可根据实际需求适当延长试验时间。

步骤S130，根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。

本实施例中，需要根据试验对象(如IGBT模块)的性能退化轨迹曲线选择合适的退化模型进行退化建模(退化模型即为本实施例中提出的预设退化轨迹)。其中，该退化模型可以为线性模型或经过某种变换后可以变为的线性模型；也可以为非线性模型，如时间的多项式方程，本实施在此不做限制。

例如，第m个应力水平下，第i个试验样本的加速退化模型可以表示为其中，m＝1,2,3,4,5,6，i＝1,2,…,8；是模型参数。另外，在选择的加速退化模型基础上使用最小二乘法，估计在所有应力水平下的所有样本的加速退化模型参数得到不同应力水平下各个样本的退化方程为那么根据加速试验得到的寿命数据，外推得到各应力水平下、各样本的退化寿命值t_ij，i＝1,2,3,4,5,6，j＝1,2,3,4,5,6,7,8。

进一步地，在本实施例中，由于加速应力水平是由温度应力水平和振动应力水平构成的双应力水平，因此，针对该双应力水平可采用广义Eyring 加速模型进行建模。其中，该广义Eyring加速模型如式(1)所示。

由式(1)可有假设A₀＝Inα₀,A₁＝α₀,A₂＝α₂，A₀、A₁、 A₂为模型参数，那么，对加速模型中的参数A₀,A₁,A₂采用整体极大似然估计得到参数估计值对极大似然估计进行整理得到：

其中，i＝1,2,…,k为加速应力水平(如表2中的S1、S2、S3、S4、S5、 S6)，j＝1,2,…,m为不同双应力水平下的第i个试验样本。

进一步地，令即可得到模型参数A₀,A₁,A₂的极大似然估计值并将极大似然估计值作为模型参数对预设退化模型中的模型参数进行更新得到寿命加速模型。

进一步地，本实施例还给出了一种基于上述寿命加速模型创建方法的寿命评估方法，该寿命评估方法用于在预设条件下，通过上述的寿命加速模型创建方法创建的寿命加速模型进行寿命评估。其中，所述预设条件可根据实际情况进行灵活设计，本实施例在此不做限制。

本实施例中，以IGBT模块为例，假设IGBT模块加速寿命试验按照表 2的六个应力水平S1、S2、S3、S4、S5、S6进行寿命试验，寿命试验的样本量依据表1，寿命试验的剖面依据图4，寿命试验完成后对试验的寿命数据进行梳理、分析，将试验数据代入上述计算寿命加速模型的数学公式中得到寿命加速模型，进而基于该寿命加速模型评估计算IGBT模块的实际使用寿命。下面再次以IGBT模块为例对具体过程进行介绍。

首先如表3所示，为所述IGBT模块在双应力水平下，通过加速寿命试验得到的各试验样本集在不同加速应力水平下的寿命数据。

表3

根据公式和表3中所示的寿命数据，通过拟合优度检验确定所述IGBT模块的寿命的最优分布为对数正态分布(如图5所示)，得到寿命加速模型为：

对寿命加速模型中的参数A₀,A₁,A₂及对数标准差σ采用整体极大似然估计得到参数估计值及协方差矩阵Σ。其中，整体极大似然函数为：

式(4)中，t_ij为加速应力水平S_i(i＝1,2,3,4,5,6)下第j(j＝1,2,…,…,8)个IGBT模块A的寿命数据值，对参数A₀,A₁,A₂,σ的协方差矩阵Σ如下：

表4

进一步地，如表4所示，依据IGBT模块加速模型推算出加速模型参数，评估在正常工作温度T、振动V下，可靠度为R的对数寿命估计为：

因此，基于不同工作环境下，使用占空比为4/10，得到置信度0.7、可靠度0.85下的IGBT模块在不同环境条件下，其使用寿命均值如表5所示。

表5

工作条件	寿命(年)
		30K+80Hz	12.56

进一步地，如图6所示，为本实例给出的应用于所述试验终端10的寿命加速模型创建装置100的方框结构示意图，其中，该寿命加速模型创建装置100包括样本选取模块110、数据接收模块120和数据建模模块130。

所述样本选取模块110，用于选取预设数量组试验样本集；本实施例中，关于所述样本选取模块110的描述具体可参考对图2中所示的步骤S110的详细描述，也即，所述步骤S110可以由所述样本选取模块110执行。

所述数据接收模块120，用于针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；本实施例中，关于所述数据接收模块120的描述具体可参考对图2中所示的步骤S120的详细描述，也即，所述步骤S120可以由所述数据接收模块120执行。可选地，本实实施里中，所述数据接收模块120包括应力获取单元121、应力组合单元122 和数据获取单元123。

所述应力获取单元121，用于获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值；本实施例中，关于所述应力获取单元121的描述具体可参考对图3中所示的子步骤S121的详细描述，也即，所述子步骤S121 可以由所述应力获取单元121执行。

所述应力组合单元122，用于将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平；本实施例中，关于所述应力组合单元122的描述具体可参考对图3中所示的子步骤S122的详细描述，也即，所述子步骤S122可以由所述应力组合单元122执行。

所述数据获取单元123，用于获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。本实施例中，关于所述数据获取单元123 的描述具体可参考对图3中所示的子步骤S123的详细描述，也即，所述子步骤S123可以由所述数据获取单元123执行。

所述数据建模模块130，用于根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。本实施例中，关于所述数据建模模块130 的描述具体可参考对图2中所示的步骤S130的详细描述，也即，所述步骤 S130可以由所述数据建模模块130执行。

综上所述，本发明提供的一种寿命加速模型创建方法、装置和寿命评估方法，其中，通过综合考虑试验样本在温度应力和振动应力构成的双应力下条件下的寿命数据，并基于不同加速应力下的寿命数据进行寿命加速模型建模，能够使得建立的寿命加速模型更加接近实际工况，满足实际需求，同时可有效缩短试验时间。

另外，利用本实施例中建立的寿命加速模型进行实际工况模拟，能够获得更加精准、可靠的寿命评估结果。

在本发明的描述中，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其他方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的预设数量个实施例的装置、方法和计算机程序产品可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分。所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或预设数量个用于实现规定的逻辑功能。

也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种寿命加速模型创建方法，其特征在于，所述方法包括：

选取预设数量组试验样本集；

针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；

根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。

2.根据权利要求1所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，所述双应力水平包括温度应力水平和振动应力水平，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集的步骤，包括：

获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值；

将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平；

获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。

3.根据权利要求1所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，选取预设数量组试验样本集的步骤包括：

根据样本失效量、样本置信度和可靠度之间的预设关系确定试验样本集数量。

4.根据权利要求3所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，所述预设关系包括和其中，γ为置信度，R为可靠度，m为失效样本数量，n为待选取样本数量。

5.根据权利要求1所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型的步骤包括：

选取预设退化模型；

根据各试验样本集在不同应力水平下的寿命数据，评估所述预设退化模型中的模型参数；

根据所述模型参数对所述预设退化模型进行更新以得到寿命加速模型。

6.根据权利要求5所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，所述预设退化模型可以为其中，α₀、α₁、α₂分别为模型参数，T为温度应力水平，V振动应力水平。

7.根据权利要求6所述的寿命加速模型创建方法，其特征在于，根据各试验样本集在不同应力水平下的寿命数据，评估所述预设退化模型中的模型参数的步骤包括：

求取所述预设退化模型的最大似然估计其中，A₀＝Inα₀,A₁＝α₀,A₂＝α₂，且A₀、A₁、A₂为模型参数，i＝1,2,…,k为加速应力水平，j＝1,2,…,m为不同双应力水平下的第i个试验样本；

根据公式求取所述模型参数A₀,A₁,A₂的极大似然估计值并根据该极大似然估计值对模型参数进行更新。

8.一种寿命评估方法，其特征在于，所述寿命评估方法用于在预设条件下，通过权利要求1-6中任一项所述的寿命加速模型创建方法创建的寿命加速模型进行寿命评估。

9.一种寿命加速模型创建装置，其特征在于，所述装置包括：

样本选取模块，用于选取预设数量组试验样本集；

数据接收模块，用于针对每一组试验样本集，获取该试验样本集中各试验样本在双应力水平下的寿命数据集；

数据建模模块，用于根据所述寿命数据集中的各寿命数据和预设退化轨迹建立寿命加速模型。

10.根据权利要求9所述的寿命加速模型创建装置，其特征在于，所述数据接收模块包括：

应力获取单元，用于获取多个温度应力点值以及与其数量匹配的多个振动应力点值；

应力组合单元，用于将多个所述温度应力点值和多个所述振动应力点值进行组合以得到多个不同的双应力水平；

数据获取单元，用于获取所述试验样本集在不同双应力水平下的寿命数据并保存为寿命数据集。