功率器件封装焊料层老化状态检测方法、装置和存储介质

本文件涉及功率器件老化检测领域，尤其涉及一种功率器件封装焊料层老化状态检测方法、装置和存储介质。

背景技术：

1、功率器件在运行过程中，层状材料结构加之各层材料热膨胀系数不匹配，交变的温度诱发交变的热机械应力，容易造成封装器件疲劳失效以及电气失效故障的发生，甚至导致器件丧失工作能力。因此，研究一种有效的焊料层老化状态检测方法对于评估系统的可靠性极为关键。

2、目前，一些温度敏感参量以及热参量被用于设计焊料层和键合互连失效检测。并且一些新的参量也被提出表征焊料层失效的程度，如壳-环境温差变化、输出电能五次谐波含量、壳温多点分布以及提取散热器降温曲线中热时间常数等。此外，结合电-热-力多物理场仿真的结果，基于温度梯度进行焊料层失效的检测方法也被提出。

3、然而，这些方法仅依据某一特征值进行焊料层老化状态检测具有局限性，且参数波动可以造成不同老化程度的器件输出相同的特征参量造成误判，为准确识别老化状态带来挑战。

技术实现思路

1、鉴于上述的技术问题，本申请旨在提出一种功率器件封装焊料层老化状态检测方法、装置和存储介质，以解决上述技术问题中的至少一个。

2、第一方面，本说明书一个或多个实施例提供了一种功率器件封装焊料层老化状态检测方法，包括：

3、采集待检测器件的结温数据、壳温数据和热阻数据；

4、根据所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据，分别确定结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征；

5、基于预设图神经网络，以所述结温时序特征、所述壳温时序特征和所述热阻时序特征为输入，输出得到图特征，所述图特征包括：结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征以及三者的关联关系；

6、基于预设检测神经网络，以所述图特征为输入，输出待检测器件的老化状态。

7、进一步地，所述根据所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据，分别确定结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征，包括：

8、将所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据输入到预设三通道时序特征提取网络，其中，所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据分别对应一个通道；

9、所述时序特征提取网络的三个通道分别输出所述结温时序特征、所述壳温时序特征和所述热阻时序特征。

10、进一步地，所述时序特征提取网络包括：第一层网络、第二层网络和第三层网络；

11、所述第一层网络包含64-256个隐含单元；

12、所述第二层网络为全连接层，包含32-128个隐含单元；

13、所述第三层网络为全连接层，包含16-64个隐含单元。

14、进一步地，所述检测神经网络包括：时空特征提取网络和分类器；

15、所述时空特征提取网络包括：第一子网络、第二子网络和第三子网络；

16、所述第一子网络包含16-64个隐含单元；

17、所述第二子网络包含32-128个隐含单元；

18、所述第三子网络包含64-256个隐含单元。

19、进一步地，所述方法还包括：

20、训练检测神经网络阶段，采集历史结温数据、历史壳温数据和历史热阻数据；

21、根据所述历史结温数据、所述历史壳温数据和所述历史热阻数据，确定老化时序曲线；

22、根据所述老化时序曲线，标注训练对应的老化状态。

23、第二方面，本说明书一个或多个实施例提供了一种功率器件封装焊料层老化状态检测装置，包括：采集模块、特征提取模块和数据处理模块；

24、所述采集模块用于采集待检测器件的结温数据、壳温数据和热阻数据；

25、所述特征提取模块用于根据所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据，分别确定结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征；

26、所述数据处理模块用于基于预设图神经网络，以所述结温时序特征、所述壳温时序特征和所述热阻时序特征为输入，输出得到图特征，所述图特征包括：结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征以及三者的关联关系；基于预设检测神经网络，以所述图特征为输入，输出待检测器件的老化状态。

27、进一步地，所述特征提取模块用于将所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据输入到预设三通道时序特征提取网络，其中，所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据分别对应一个通道；

28、所述时序特征提取网络的三个通道分别输出所述结温时序特征、所述壳温时序特征和所述热阻时序特征。

29、进一步地，所述时序特征提取网络包括：第一层网络、第二层网络和第三层网络；

30、所述第一层网络包含64-256个隐含单元；

31、所述第二层网络为全连接层，包含32-128个隐含单元；

32、所述第三层网络为全连接层，包含16-64个隐含单元。

33、进一步地，所述检测神经网络包括：时空特征提取网络和分类器；

34、所述时空特征提取网络包括：第一子网络、第二子网络和第三子网络；

35、所述第一子网络包含16-64个隐含单元；

36、所述第二子网络包含32-128个隐含单元；

37、所述第三子网络包含64-256个隐含单元。

38、第三方面，本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，包括：

39、用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现第一方面任一项所述的方法。

40、与现有技术相比，本申请至少能实现以下技术效果：

41、基于图特征网络的特性，对壳温、结温和热阻进行关联，并得到相应的图特征。之后，基于包含结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征以及三者的关联关系的图特征，评估器件的老化状态，从而实现利用多个特征评估老化状态，进而消除单一特征评估老化状态的局限性以及提高评估精度。

技术特征：

1.一种功率器件封装焊料层老化状态检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种功率器件封装焊料层老化状态检测装置，其特征在于，包括：采集模块、特征提取模块和数据处理模块；

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

10.一种存储介质，其特征于，包括：

技术总结
本说明书实施例提供了一种功率器件封装焊料层老化状态检测方法、装置和存储介质，所述方法包括：采集待检测器件的结温数据、壳温数据和热阻数据；根据所述结温数据、所述壳温数据和所述热阻数据，分别确定结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征；基于预设图神经网络，以所述结温时序特征、所述壳温时序特征和所述热阻时序特征为输入，输出得到图特征，所述图特征包括：结温时序特征、壳温时序特征和热阻时序特征以及三者的关联关系；基于预设检测神经网络，以所述图特征为输入，输出待检测器件的老化状态。本申请提供的技术方案用以解决现有技术仅依据某一特征值进行焊料层老化状态检测具有局限性的问题。

技术研发人员：贾强,高旭,郭福,王乙舒,马立民
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/9