DE102020205783A1 - Verfahren zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests - Google Patents

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Sabine Haag
Stefan Falkner
Thomas Kaden
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Robert Bosch GmbH
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten (2), mit folgenden Schritten:- Computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines Lebensdauermodells zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl Bereitstellen von mindestens einer stichprobenartig aus der Mehrzahl ausgewählten Komponente (2);- Verwenden (S3) eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells (11), um abhängig von PCT-Kennwerten, die durch zyklisches Durchführen (S2) eines Power Cycling-Tests (PCT) für die mindestens eine stichprobenartig aus der Mehrzahl der ausgewählten Komponente (2) gemessen werden, jeweils eine latente Eigenschaftsangabe (B) zu ermitteln;- Verwenden (S4) eines datenbasierten Auswertungsmodells (12), um abhängig von der latenten Eigenschaftsangabe (B) die durchschnittliche Lebensdauerangabe (L) zu bestimmen.

Description

  • Technisches Gebiet
  • Die Erfindung betrifft elektronische Komponenten, und insbesondere die Überprüfung von elektronischen Komponenten mithilfe von Power Cycling-Tests (PCT) oder auch Active Power Cycling-Tests.
  • Technischer Hintergrund
  • Zur beschleunigten Erprobung von elektronischen Modulen, wie beispielsweise Leistungsmodulen, mit z. B. MOSFETs, IGBTs, Dioden und dergleichen, wird im Rahmen von Power Cycling-Tests (PCT) oder auch Active Power Cycling-Tests die Aufbau- und Verbindungstechnik dieser Komponenten durch zyklisches Bestromen gezielt belastet. Damit werden die elektronischen Komponenten in beschleunigter Weise gealtert, wobei aus dem Verhalten der elektronischen Komponenten im Power Cycling-Test auf die Lebensdauer im späteren Einsatzgebiet geschlossen werden kann.
  • In der Regel simulieren diese Lebensdauertests eine hohe Belastung der elektronischen Komponente, wobei der Power Cycling-Test so lange ausgeführt wird, bis ein Ausfallszenario der elektronischen Komponente erreicht wird. Das Ausfallszenario wird in der Regel durch Erreichen einer bestimmten Änderung eines oder mehrerer PCT-Kennwerte definiert, wie beispielsweise eine Erhöhung eines thermischen Widerstandes oder eine Verlustleistung um einen vorbestimmten Betrag.
  • Trotz der verhältnismäßig schnellen Zyklen unter Belastungsbedingungen kann der Power Cycling-Test nicht beliebig beschleunigt werden, und es sind in der Regel Testzeiten von mehreren Wochen bis Monaten typisch. Da der Power Cycling-Test für die abschließende Erprobung und Markteinführung eines Produkts wesentlich sind, werden durch die für die Power Cycling-Tests benötigte Zeit Produktverbesserungen und Markteinführungen verzögert.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zum Ermitteln einer durchschnittlichen Lebensdauer einer elektronischen Komponente gemäß Anspruch 1 sowie ein Testsystem für einen Power Cycling-Test gemäß dem nebengeordneten Anspruch vorgesehen.
  • Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
  • Gemäß einem ersten Aspekt ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten, vorgesehen, mit folgenden Schritten:
    • - Bereitstellen von mindestens einer stichprobenartig aus der Mehrzahl ausgewählten Komponente;
    • - Verwenden eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells, um abhängig von PCT-Kennwerten, die durch zyklisches Durchführen eines Power Cycling-Tests (PCT) für die mindestens eine stichprobenartig aus der Mehrzahl der ausgewählten Komponente gemessen werden, jeweils eine latente Eigenschaftsangabe zu ermitteln;
    • - Verwenden eines datenbasierten Auswertungsmodells, um abhängig von der latenten Eigenschaftsangabe die durchschnittliche Lebensdauerangabe zu bestimmen.
  • Power Cycling-Tests (PCT) sind Tests von Komponenten, wie z.B. elektronische Bauteile, Module und dergleichen, wobei die Komponenten in der Regel stichprobenartig, d.h. zufällig, aus einem Fertigungslos oder für einen Komponententyp ausgewählt werden. Diese Power Cycling-Tests werden durchgeführt, um Rückschlüsse auf eine Belastbarkeit der elektronischen Komponenten zu erhalten.
  • Beim Power Cycling-Test wird die getestete Komponente unter einer Belastungsbedingung (Temperatur, mechanische Erschütterungen, Feuchtigkeit und dergleichen) zyklisch bestromt und das Verhalten der Komponente überwacht. Bislang ist es zur Einschätzung der Belastbarkeit bzw. der Schädigung einer elektronischen Komponente notwendig, den Power Cycling-Test mit der Komponente solange durchzuführen, bis diese ausgefallen ist oder bis ein Ausfallkriterium erfüllt ist. Ein solches Ausfallkriterium kann beispielsweise auf einer PCT-Kenngröße basieren, wie z. B. die Erhöhung eines thermischen Widerstands oder einer Verlustleistung um einen vorbestimmten Betrag oder auf einen vorbestimmten Maximalwert.
  • Solche herkömmliche Power Cycling Tests sind daher sehr zeitaufwendig und können über mehrere Monate andauern.
  • Das obige Verfahren ermöglicht durch Nutzung eines datenbasierten Modells die Vorhersage eines Ausfallzeitpunkts bereits frühzeitig während eines Power Cycling-Tests, ohne dass der Power Cycling-Test bis zum Funktionsversagen oder bis zum Erreichen des Ausfallkriteriums durchgeführt werden muss. Dadurch kann die Belastbarkeit oder Vorschädigung von elektronischen Komponenten frühzeitig ermittelt werden.
  • Bei dieser zyklischen Bestromung der getesteten Komponente können für jeden PCT-Zyklus Werte von PCT-Kenngrößen (PCT-Kennwerte), wie beispielsweise elektrische, mechanische oder thermische Messgrößen erfasst werden. Die PCT-Kenngrößen können beispielsweise eine Drain-Source-Spannung bzw. Gate-Source-Spannung eines MOSFETs oder IGBTs, eine Verlustleistung, eine Junction-Temperatur eines Halbleiterbauelements bzw. eine thermische Impedanz oder deren Verlauf basierend auf einer Aufheiz- oder Abkühlkurve bei Einschalten der Bestromung bzw. Abschalten der Bestromung, ein Indikator für eine mechanische Verformung oder eine Vibration umfassen.
  • Daraus ergeben sich im Laufe der Vermessung der PCT-Zyklen Zeitreihen der PCT-Kenngrößen, die eine Aussage über den Belastungszustand der elektronischen Komponente angeben können. Dieser Belastungszustand wird entsprechend dem obigen Verfahren basierend auf einem datenbasierten Belastungszustandsmodell modelliert, wobei dazu Belastungsparameter der PCT-Zyklen, die Zeit seit Beginn des Power-Cycling Tests und die PCT-Kenngrößen genutzt werden.
  • Insbesondere kann die vollständige oder ein Teil der Zeitreihe von PCT-Kenngrößen mithilfe eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells modelliert sein. Insbesondere kann das rekurrente datenbasierte Zeitreihenmodell trainiert sein, um abhängig von PCT-Kennwerten von mehreren aufeinanderfolgenden PCT-Zyklen und jeweiligen der Zeitreihe PCT-Kennwerte des darauffolgenden Zyklus zu ermitteln.
  • Insbesondere kann nach jedem Bestimmen der PCT-Kennwerte von einem oder mehreren darauffolgenden Zyklen die latente Eigenschaftsangabe für den betreffenden Zyklus durch Minimieren des Vorhersagefehlers zwischen den PCT-Kennwerten des darauffolgenden Zyklus und den entsprechend für den betreffenden Zyklus gemessenen PCT-Kennwerten ermittelt wird.
  • Insbesondere kann das Ermitteln der latenten Eigenschaftsangabe durch Minimieren des Vorhersagefehlers bei Beibehaltung der Modellparameter des Zeitreihenmodells durchgeführt werden.
  • Weiterhin kann das rekurrente datenbasierte Zeitreihenmodell als ein LSTM, ein GRU oder ein nichtlineares autoregressives Netz mit exogenem Eingang ausgebildet sein.
  • Mithilfe einer Auswertung eines datenbasierten Auswertungsmodells, das beispielsweise einem neuronalen Netz, einem Gaußprozessmodell, einem Bayes'schen neuronalen Netz oder dergleichen entsprechen kann, kann basierend auf der latenten Eigenschaftsangabe eine durchschnittliche Lebensdauer, d. h. die Zeit bis zum voraussichtlichen Ausfall der Komponente, als eine Lebensdauerangabe modelliert werden.
  • Dem rekurrenten Belastungszustandsmodell werden in jedem PCT-Zyklus die Werte der PCT-Kenngrößen, die für den betreffenden PCT-Zyklus ermittelt werden, und die zuvor ermittelte latente Eigenschaftsangabe bereitgestellt. Durch Bereitstellen einer latenten Eigenschaftsangabe für den vorangegangenen PCT-Zyklus kann damit für jeden neuen PCT-Zyklus entsprechend die latente Eigenschaftsangabe weitergebildet werden. Dabei wird in jedem PCT-Zyklus die latente Eigenschaftsangabe durch Optimierung des Vorhersagefehlers zwischen tatsächlich gemessenen PCT-Kennwerten und durch das Zeitreihenmodell geschätzten PCT-Kennwerten bestimmt.
  • Das nachgelagerte Auswertungsmodell wird trainiert, indem den latenten Eigenschaftsangaben entsprechenden Lebensdauerangaben für vollständig getestete Komponenten bereitgestellt werden. Das Auswertungsmodell kann insbesondere als Bayes'sches neuronales Netzwerk, als Gauß-Prozess-Modell oder dergleichen ausgebildet sein.
  • Weiterhin können dem datenbasierten Zeitreihenmodell eingangsseitig Komponentenparameter, wie beispielsweise verwendete Materialien, Geometrien oder Aufbauparameter, zugeführt werden. Die latente Eigenschaftsangabe dient als Eingang des Auswertungsmodells, dem weiterhin die obigen Komponentenparameter zugeführt werden.
  • Es kann vorgesehen sein, dass das Auswertungsmodell ausgebildet ist, um zusätzlich zu der Lebensdauerangabe eine Vorhersagezuverlässigkeit anzugeben.
  • Gemäß einer Ausführungsform kann, insbesondere abhängig von der Vorhersagezuverlässigkeit der Lebensdauerangabe, das Zeitreihenmodell mithilfe der für die ausgewählte Komponente bisher erfassten Zeitreihe der PCT-Kenngrößen während einer laufenden PCT-Messung nachtrainiert werden.
  • Das Zeitreihenmodell und/oder das Auswertungsmodell sind initial trainiert mit den PCT-Kennwerten vollständig ausgeführter Power Cycling-Tests, die bis zum Ausfall der Komponenten oder bis zum Erfüllen eines Ausfallkriteriums ausgeführt worden sind.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines Lebensdauermodells zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten vorgesehen, wobei das Lebensdauermodell ein rekurrentes datenbasiertes Zeitreihenmodell und ein datenbasiertes Auswertungsmodell, insbesondere zur Durchführung des obigen Verfahrens, umfasst.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten, vorgesehen, wobei das Lebensdauermodell ein rekurrentes datenbasiertes Zeitreihenmodell und ein datenbasiertes Auswertungsmodell, insbesondere zur Durchführung des obigen Verfahrens, umfasst, mit folgenden Schritten:
    • - Bereitstellen von mindestens einer stichprobenartig aus der Mehrzahl ausgewählten Komponente;
    • - Verwenden eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells, um abhängig von PCT-Kennwerten, die durch zyklisches Durchführen eines Power Cycling-Tests (PCT) für die mindestens eine stichprobenartig aus der Mehrzahl der ausgewählten Komponente gemessen werden, jeweils eine latente Eigenschaftsangabe zu ermitteln;
    • - Verwenden eines datenbasierten Auswertungsmodells, um abhängig von der latenten Eigenschaftsangabe die durchschnittliche Lebensdauerangabe zu bestimmen.
  • Figurenliste
  • Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
    • 1 eine schematische Darstellung eines Prüfstands für einen Power Cycling-Test einer elektronischen Komponente;
    • 2 eine schematische Darstellung eines Modells zur Ermittlung einer Lebensdauer einer getesteten elektronischen Komponente;
    • 3 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Ermitteln einer durchschnittlichen Lebensdauer von elektronischen Komponenten basierend auf einem Power Cycling-Test einer Stichprobenkomponente.
  • Beschreibung von Ausführungsformen
  • 1 zeigt schematisch einen Prüfstand 1 zur Durchführung eines Power Cycling-Tests an einer elektronischen Komponente 2. Die elektronische Komponente kann beispielsweise ein Leistungsmodul mit einem IGBT, einem MOSFET und einer sonstigen elektronischen Baugruppe, insbesondere mit einer Leiterplatte, sein.
  • Der Prüfstand 1 dient dazu, eine stichprobenartig ausgewählte Komponente 2 aus einem Fertigungslos hinsichtlich einer zu erwartenden Lebensdauer zu testen, um abhängig von den Testergebnissen auf die Belastbarkeit der übrigen elektronischen Komponenten 2 des Fertigungsloses, insbesondere auf deren durchschnittliche Lebensdauer, zu schließen.
  • Der Prüfstand 1 umfasst eine Steuereinheit 3 und eine Komponentenhalterung 4 zur Aufnahme der elektronischen Komponente 2, die getestet werden soll. Die Steuereinheit 3 beaufschlagt die Komponente 2 zyklisch mit einem elektrischen Belastungsstrom, um einen Belastungszustand einzustellen.
  • Die Komponentenhalterung 4 kann geeignet sein, um die zu testende Komponente 2 auf eine bestimmte Temperatur abzukühlen und/oder eine mechanische Belastung, wie z.B. eine Vibration oder Biegung, auszuüben, um eine erhöhte Belastung der Komponente 2 zu erreichen.
  • Die Höhe des Belastungsstroms wird üblicherweise höher als ein Nominalstrom eingestellt, so dass dadurch eine über ein Maß im Normalbetrieb auftretende Belastung simuliert wird.
  • Der Belastungsstrom kann so gewählt sein, dass die elektronische Komponente 2 an einer Betriebsgrenze betrieben wird, um eine schnelle Alterung der Komponente zu erreichen. Die Betriebsgrenze stellt eine Betriebsart dar, bei der der Belastungsstrom nahe oder gleich der Stromtragfähigkeit der Bauteile der Komponente 2 betrieben wird. Aufgrund des hohen Belastungsstroms und aufgrund der kurzen Zyklusdauer altert die elektronische Komponente 2 schneller als herkömmliche Komponenten, da lokal schnelle thermische Zyklen auftreten.
  • Der Belastungsstrom wird so gewählt, dass durch den inneren Widerstand der Komponente 2 die gewünschte Maximaltemperatur erreicht wird. Die vordefinierte Minimaltemperatur wird durch die Kühlwassertemperatur eingestellt und nach Ausschalten des Belastungsstroms erreicht. Durch die große Temperaturdifferenz in jedem Zyklus altert die elektronische Komponente 2 schneller als im herkömmlichen Betrieb.
  • Die Art der gewählten zyklischen Belastung wird durch Belastungsparameter charakterisiert, wie z.B. die Höhe des Belastungsstroms, die Dauer des PCT-Zyklusses, die Temperatur und dergleichen.
  • Bei dem von dem Prüfstand 1 durchzuführenden Power Cycling-Test wird eine Belastungsansteuerung wie üblich für die Komponente 2 durchgeführt, wobei die Belastungsansteuerung vorzugsweise für jeden PCT-Zyklus identisch ist. Zudem werden PCT-Kennwerte zeitlich erfasst.
  • Aus den Belastungsparametern, dem Zyklusindex (bzw. Zeit der Ausführung des PCT-Zyklusses), und den Zeitreihen der PCT-Kenngrößen kann ein aktueller Belastungszustand der Komponente ermittelt werden. Die PCT-Kenngrößen können Komponenteneigenschaften, die die zu testende Komponente 2 charakterisieren, wie z.B. die Art der Komponente, der Technologie, des Materials und dergleichen, und/oder Testparameter umfassen.
  • Die PCT-Kennwerte können beispielsweise einer Drain-Source-Spannung oder einer Gate-Source-Spannung eines Leistungstransistors, insbesondere eines MOSFETs oder IGBTs, sowie daraus abgeleitete Größen, wie beispielsweise eine Verlustleistung, eine Junction-Temperatur eines Halbleiterbauelementes bzw. eine thermische Impedanz oder deren Verlauf basierend auf einer Aufheiz- oder Abkühlkurve bei Einschalten der Bestromung bzw. Abschalten der Bestromung, ein Indikator für eine mechanische Verformung oder eine Vibration umfassen.
  • Während des zyklischen Vermessens der Komponente 2 erhält man somit Zeitreihen der PCT-Kennwerte, die einen momentanen Belastungszustand der Komponente 2 angeben können.
  • Zur Auswertung der PCT-Kennwerte während der Vermessung der Komponente 2 ist ein datenbasiertes Lebensdauermodell 10 vorgesehen, wie es in 2 schematisch dargestellt ist. Das datenbasierte Lebensdauermodell 10 weist ein datenbasiertes Zeitreihenmodell 11 und ein datenbasiertes Auswertungsmodell 12 auf.
  • Das Zeitreihenmodell 11 ist initial trainiert, um für eine Zeitreihe von Zyklen von PCT-Kennwerten und abhängig von jeweils einer latenten Eigenschaftsangabe PCT-Kennwerte eines drauffolgenden Zyklus zu ermitteln.
  • Das Zeitreihenmodell 11 kann als ein rekursives neuronales Netz, insbesondere als ein LSTM, als ein GRU, oder als ein nichtlineares autoregressives Netz mit exogenem Eingang (non-linear autoregressive network with exogeneous input) ausgebildet sein. Dies ermöglicht es, durch Auswertung eines Vorhersagefehlers aus den Zeitreihen der PCT-Kennwerte PCT1..T und den jeweils zu jedem Zyklus bestimmten latenten Eigenschaftsangaben B PCT-Kennwerte für einen darauffolgenden Zyklus zu ermitteln und nach einer entsprechenden Messung der PCT-Kennwerte für den darauffolgenden Zyklus einen Vorhersagefehler zu ermitteln, um daraus die entsprechend dem Zyklus zuzuordnende latente Eigenschaftsangabe zu ermitteln.
  • Mithilfe des Auswertungsmodells 12 kann die latente Eigenschaftsangabe B einer Lebensdauerangabe L zugeordnet werden, die eine geschätzte durchschnittliche Zeitdauer bis zu einem Ausfall der Komponente 2 angibt. Die Lebensdauerangabe gibt die durchschnittliche Lebensdauer der für das Training der Modelle verwendeten Komponente. Das Auswertungsmodell 12 kann als Bayes'sches neuronales Netzwerk, als Gauß-Prozess-Modell oder dergleichen ausgebildet sein. Insbesondere ist das Auswertungsmodell 12 so gewählt, dass neben der geschätzten Lebensdauerangabe L auch eine Vorhersagezuverlässigkeit angeben werden kann.
  • Zusätzlich können dem Zeitreihenmodell 11 und dem Auswertungsmodell 12 Komponentenparameter K bereitgestellt werden, die die zu testende Komponente 2 charakterisieren, wie z.B. die Art der Komponente, der Technologie, des Materials und dergleichen.
  • In 3 ist ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Durchführen eines Power Cycling-Tests zur Vorhersage einer Lebensdauerangabe L für Komponenten 2 gleichen Typs oder desselben Fertigungsloses ausführlicher beschrieben. Bei stichprobenhaftem Testen einer Komponente 2 wird davon ausgegangen, dass die übrigen Komponenten derselben Komponentenart oder desselben Fertigungsloses dieselben Eigenschaften hinsichtlich ihrer Belastbarkeit oder Lebensdauerangabe aufweisen.
  • In Schritt S1 wird ein vortrainiertes Zeitreihenmodell 11 und ein Auswertungsmodell 12 initial vorgegeben. Das Zeitreihenmodell 11 ist trainiert, um basierend auf einer Zeitreihe von einer oder mehreren PCT-Kennwerten, einer für den letzten Zyklus ermittelten latenten Eigenschaftsangabe, ggfs Komponenten und Testparametern einen oder mehrere Werte von PCT-Kennwerten für darauffolgende PCT-Zyklen bereitzustellen. Die Zeitreihe der PCT-Kennwerte entspricht aufeinanderfolgend in jedem Testzyklus erfassten PCT-Kennwerten.
  • Das Zeitreihenmodell 11 ist beispielsweise ein rekurrentes Modell, das zur Fortschreibung der PCT-Kennwerte über die Testzyklen trainiert ist.
  • Weiterhin kann das Auswertungsmodell 12 so trainiert sein, um die latente Eigenschaftsangabe B und weitere Komponentenparameter (und ggfs Testablaufparameter) der Lebensdauerangabe L zuzuordnen.
  • In Schritt S2 wird der Power Cycling-Test gestartet und die PCT-Kennwerte für jeden Zyklus aufgenommen.
  • In Schritt S3 werden mithilfe des Zeitreihenmodells 11 basierend auf der Zeitreihe des einen oder der mehreren erfassten PCT-Kennwerte und abhängig von einer zuletzt ermittelten latenten Eigenschaftsangabe einer oder mehrere PCT-Kennwerte für einen oder mehrere darauffolgende PCT-Zyklen vorhergesagt.
  • Dazu können die bisher aufgezeichneten Zeitreihen der einen oder mehreren PCT-Kennwerte unterteilt werden, in einen ersten Teil der Zeitreihe und einen zweiten Teil der Zeitreihe. Anschließend kann die Vorhersage des zweiten Teils der Zeitreihe basierend auf der Auswertung des ersten Teils der Zeitreihe des einen oder der mehreren PCT-Kennwerte erfolgen.
  • Die Nutzung des Zeitreihenmodells 11 benötigt die Vorgabe einer latenten Eigenschaftsangabe, die regelmäßig oder bei einer Abweichung der Vorhersage des Zeitreihenmodells von der Messung angepasst werden kann. Die Anpassung erfolgt durch Beibehaltung der Modellparameter des Zeitreihenmodells 11 und beispielsweise durch Backpropagation des Vorhersagefehlers auf die latente Eigenschaftsangabe. Dabei wird die latente Eigenschaftsangabe B mit zunehmender Zahl von Testzyklen immer weiter präzisiert, wobei die latente Eigenschaftsangabe B solange aktualisiert wird, bis ein Vorhersagefehler der Folgewerte der PCT-Kennwerte basierend auf dem ersten Teil der Zeitreihe bezüglich des gemessenen zweiten Teils der Zeitreihe der PCT-Kennwerte unter einem vorgegebenen Schwellenwert liegt.
  • Die latente Eigenschaftsangabe kann nach jedem Zeitschritt der Bestimmung der PCT-Kennwerte oder jeweils nach mehreren Zeitschritten neu ermittelt werden.
  • Die so erhaltene latente Eigenschaftsangabe B dient dann in Schritt S4 als Eingang für das Auswertungsmodell 12. Das Auswertungsmodell 12 erhält zudem weiterhin Komponentenparameter (und ggfs Testablaufparameter, die den Ablauf des Power Cycle Test charakterisieren) und ordnet diesen die Lebensdauerangabe L zu. Dazu ist das Auswertungsmodell 12 basierend auf Zeitreihen von PCT-Kennwerten von bis zum Lebensdauerende getesteten Komponenten so trainiert, dass dieses der latente Eigenschaftsangabe B eine entsprechende Lebensdauerangabe zuordnet.
  • In Schritt S5 kann überprüft werden, ob der Power Cycling-Test fortgesetzt wird. Das Überprüfen kann abhängig von einer Vorhersagezuverlässigkeitsangabe erfolgen, die je nach Wahl des Auswertungsmodells 12 sich zusätzlich zu der Vorhersage der Lebensdauerangabe L ergibt. So kann entschieden werden, den Power Cycling-Test mit Rücksprung zu Schritt S2 fortzusetzen (Alternative: Nein).
  • Beispielsweise kann abhängig von einem Zuverlässigkeitsschwellenwert entschieden werden, ob die Vorhersage der Lebensdauerangabe L eine ausreichende Zuverlässigkeit (angegeben durch die Vorhersagezuverlässigkeitsangabe) aufweist, so dass der Power Cycling-Test so lange durchgeführt wird, bis die Lebensdauerangabe L mit einer hinreichenden Vorhersagezuverlässigkeit angegeben werden kann.
  • Nach einem Rücksprung zu Schritt S2 wird das Erfassen der Zeitreihe von PCT-Kennwerten fortgesetzt und für einen oder mehrere weitere Zyklen entsprechende PCT-Kennwerte erfasst.
  • Ist die Vorhersage der Lebensdauerangabe mit einer ausreichenden Zuverlässigkeit möglich, d.h. die Vorhersagezuverlässigkeitsangabe liegt über dem Zuverlässigkeitsschwellenwert (Alternative: Ja), kann der Power Cycling-Test mit Schritt S6 fortgesetzt werden.
  • In Schritt S6 wird die Lebensdauerangabe L signalisiert und für die übrigen Komponenten 2 des Fertigungsloses oder des gleichen Typs als durchschnittliche Lebensdauerangabe angenommen.

Claims (15)

  1. Computer-implementiertes Verfahren zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten (2), mit folgenden Schritten: - Bereitstellen von mindestens einer stichprobenartig aus der Mehrzahl ausgewählten Komponente (2); - Verwenden (S3) eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells (11), um abhängig von PCT-Kennwerten, die durch zyklisches Durchführen (S2) eines Power Cycling-Tests (PCT) für die mindestens eine stichprobenartig aus der Mehrzahl der ausgewählten Komponente (2) gemessen werden, jeweils eine latente Eigenschaftsangabe (B) zu ermitteln; - Verwenden (S4) eines datenbasierten Auswertungsmodells (12), um abhängig von der latenten Eigenschaftsangabe (B) die durchschnittliche Lebensdauerangabe (L) zu bestimmen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das rekurrente datenbasierte Zeitreihenmodell (11) trainiert ist, um abhängig von PCT-Kennwerten eines PCT-Zyklus in Verbindung mit einer latenten Eigenschaftsangabe (B) für den betreffenden Zyklus PCT-Kennwerte des darauffolgenden Zyklus zu ermitteln.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei nach jedem Bestimmen der PCT-Kennwerte des darauffolgenden Zyklus die latente Eigenschaftsangabe (B) für den betreffenden Zyklus durch Minimieren des Vorhersagefehlers zwischen den PCT-Kennwerten des darauffolgenden Zyklus und den entsprechend für den betreffenden Zyklus gemessenen PCT-Kennwerten ermittelt wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Ermitteln der latenten Eigenschaftsangabe (B) durch Minimieren des Vorhersagefehlers bei Beibehaltung der Modellparameter des Zeitreihenmodells (11) durchgeführt wird.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das rekurrente datenbasierte Zeitreihenmodell (11) als ein LSTM, ein GRU oder ein nichtlineares autoregressives Netz mit exogenem Eingang ausgebildet ist.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das datenbasierte Auswertungsmodell (12) trainiert ist, um abhängig von einer latenten Eigenschaftsangabe (B) eine Lebensdauerangabe (L) zu bestimmen.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Auswertungsmodell (12) als Bayes`sches neuronales Netzwerk, als Gauß-Prozess-Modell oder dergleichen ausgebildet ist.
  8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, wobei das Auswertungsmodell (12) ausgebildet ist, um zusätzlich zu der Lebensdauerangabe (L) eine Vorhersagezuverlässigkeit anzugeben.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, wobei, insbesondere abhängig von der Vorhersagezuverlässigkeit der Lebensdauerangabe (L), das Zeitreihenmodell mithilfe der für die ausgewählte Komponente bisher gemessenen PCT-Kennwerte nachtrainiert wird.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei der Power Cycling-Test abhängig von der bestimmten Lebensdauerangabe (L) betrieben wird.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei mithilfe des datenbasierten Zeitreihenmodells (11) die latente Eigenschaftsangabe ermittelt wird und/oder wobei mithilfe des Auswertungsmodells (12) die Lebensdauerangabe (L) jeweils abhängig von Komponentenparametern ermittelt wird.
  12. Computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines Lebensdauermodells zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten, wobei das Lebensdauermodell ein rekurrentes datenbasiertes Zeitreihenmodell (11) und ein datenbasiertes Auswertungsmodell (12), insbesondere zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11, umfasst.
  13. Vorrichtung zum Betreiben eines Prüfstands zum Durchführen eines Power-Cycling-Tests, insbesondere zur Bestimmung einer durchschnittlichen Lebensdauerangabe für eine Mehrzahl von Komponenten, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist zum: - Bereitstellen von mindestens einer stichprobenartig aus der Mehrzahl ausgewählten Komponente (2); - Verwenden (S3) eines rekurrenten datenbasierten Zeitreihenmodells (11), um abhängig von PCT-Kennwerten, die durch zyklisches Durchführen (S2) eines Power Cycling-Tests (PCT) für die mindestens eine stichprobenartig aus der Mehrzahl der ausgewählten Komponente (2) gemessen werden, jeweils eine latente Eigenschaftsangabe (B) zu ermitteln; - Verwenden (S4) eines datenbasierten Auswertungsmodells (12), um abhängig von der latenten Eigenschaftsangabe (B) die durchschnittliche Lebensdauerangabe (L) zu bestimmen.
  14. Computerprogramm, welches dazu eingerichtet ist, alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 auszuführen.
  15. Elektronisches Speichermedium, auf welchem ein Computerprogramm nach Anspruch 14 gespeichert ist.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022102762A1 (de) 2022-02-07 2023-08-10 Festo Se & Co. Kg Berechnung eines Lebensdauerkennwertes von in einer Automatisierungsanlage betriebenen Komponenten

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10161633A1 (de) 2000-12-14 2002-08-08 Siemens Corp Res Inc Verfahren und Vorrichtung zum Bereitstellen einer virtuellen Altersschätzung für die Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer eines Systems unter Verwendung eines neuronalen Netzes
US20120119767A1 (en) 2010-11-15 2012-05-17 Advanced Micro Devices, Inc. Power cycling test arrangement
DE102019112734A1 (de) 2018-06-27 2020-01-02 Intel Corporation Verbesserte analoge Funktionssicherheit mit Anomaliedetektion
AT522383A1 (de) 2019-03-12 2020-10-15 Schneider Electric Power Drives Gmbh Verfahren zur bewertung der thermischen belastung eines umrichters

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10161633A1 (de) 2000-12-14 2002-08-08 Siemens Corp Res Inc Verfahren und Vorrichtung zum Bereitstellen einer virtuellen Altersschätzung für die Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer eines Systems unter Verwendung eines neuronalen Netzes
US20120119767A1 (en) 2010-11-15 2012-05-17 Advanced Micro Devices, Inc. Power cycling test arrangement
DE102019112734A1 (de) 2018-06-27 2020-01-02 Intel Corporation Verbesserte analoge Funktionssicherheit mit Anomaliedetektion
AT522383A1 (de) 2019-03-12 2020-10-15 Schneider Electric Power Drives Gmbh Verfahren zur bewertung der thermischen belastung eines umrichters

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022102762A1 (de) 2022-02-07 2023-08-10 Festo Se & Co. Kg Berechnung eines Lebensdauerkennwertes von in einer Automatisierungsanlage betriebenen Komponenten

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