本发明涉及封装二极管预测分析，尤其涉及二极管封装寿命预测方法。
背景技术：
1、二极管封装即封装后的二极管集成，在现代电子设备的制造与维护中，封装后的二极管是关键的组件，其稳定性和可靠性对整个系统的性能至关重要，封装后的二极管不仅需要承受电流和电压的正常工作负荷，还要应对由于温度变化、机械应力、湿度等环境因素导致的潜在退化，尽管封装技术旨在保护二极管内部的半导体材料，并提供必要的机械支持和热管理，但在实际使用中，这些因素仍然可能导致封装后的二极管性能下降，最终导致失效。
2、当前的寿命预测方法主要依赖于简单的退化模型和统计分析，这些模型往往假设二极管在一定的恒定工作条件下运行，而没有考虑到实际应用中工作环境的动态变化和复杂性，特别是对于封装后的二极管，由于封装结构的复杂性，其内部温度和应力分布可能随时间和工作条件而变化，使得寿命预测更加困难。
3、因此，需要一种先进的寿命预测方法，该方法能够考虑封装后的二极管在变化的工作条件下的实际行为，综合分析由温度波动、电流过载、以及封装材料老化等因素引起的非线性退化过程。这样的预测方法能够提供更准确的寿命估计，使制造商能够更有效地规划维护周期，优化设计，以及在产品研发阶段预防潜在的失效模式。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了二极管封装寿命预测方法。
2、二极管封装寿命预测方法，包括以下步骤：
3、s1：采集二极管在不同工作条件下的历史运行数据，历史运行数据包括工作电流、工作温度和工作时间；
4、s2：通过非侵入式微观成像技术(如扫描电子显微镜或原子力显微镜)定期监测二极管封装材料的微观结构变化，以探测由于长期电流和温度应力导致的退化现象，并计算退化速率；
5、s3：将s1和s2中获得的历史运行数据和退化速率结合起来，构建一个包含多个影响二极管寿命的关键参数的综合数据模型；
6、s4：基于关键因素，开发一个寿命预测模型，预测在具体工作条件下二极管的剩余有效寿命；
7、s5：通过实验验证寿命预测模型的准确性，对寿命预测模型进行调整优化，直至预测结果与实际寿命吻合度达到预定标准；
8、s6：将优化后的寿命预测模型应用于二极管的生产和维护过程中，以实现二极管寿命的实时监控和预测。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：在二极管的电路中集成传感器，实时监测和记录二极管在工作及应力测试条件下的工作电流和工作温度；
11、s12：利用时间戳功能，为每次数据采集分配一个时间标记，追踪每个数据点对应的具体工作时刻；
12、s13：通过在二极管的使用环境中部署环境监测设备，收集影响二极管性能的环境因素数据，包括环境温度、湿度；
13、s14：设立一个数据采集单元，负责接收来自二极管本体和环境监测设备的数据，并将数据存储在数据库中；
14、s15：设定一个数据采集策略，包括预设数据采集的频率、数据存储的格式和数据保留的时长。
15、进一步的，所述s2具体包括：
16、s21：选定二极管样品，并将其置于模拟实际工作条件的测试环境中，包括预定电流负载和温度范围；
17、s22：使用扫描电子显微镜、透射电子显微镜或原子力显微镜，定期对选定的二极管样品进行微观结构观察；
18、s23：在每次成像过程中，关注二极管封装材料中出现的微裂纹、材料脱层、界面降解的退化现象，并记录退化现象的位置、大小和形态；
19、s24：通过对比连续的成像结果，分析微观结构变化的发展趋势，以识别和量化由长期电流和温度应力引起的退化速率。
20、进一步的，所述s24中的退化速率计算具体包括：
21、定义退化参数d作为微观结构变化的量化指标，退化参数d包括微裂纹的平均长度、材料脱层的面积比例、界面降解的深度；
22、在每次微观成像后，使用图像分析软件对成像结果进行处理，量化退化参数d的数值；
23、记录每次成像的时间点t，并与相应的退化参数d配对，形成一系列的时间-退化数据点：{(t1，d1)，(t2，d2)，...，(tn，dn)}；
24、使用以下公式来计算退化速率r：其中，δd是相邻成像时间点间退化参数的变化量，δt是相邻成像时间点间的时间差；
25、考虑工作条件对退化速率的影响，引入修正系数c，该修正系数c基于二极管的工作电流和温度数据来调整，修正后的退化速率r′
26、计算公式为：r′＝c×r，其中，c是基于经验数据或物理模型得到的函数：c＝α×iβ×tγ，其中中，i代表工作电流，t代表工作温度，α、β和γ是根据实验数据拟合得到的系数，用以描述电流和温度对退化速率的影响程度；
27、将计算得到的修正退化速率r′作为输入参数之一，纳入二极管寿命预测模型中。
28、进一步的，所述s3具体包括：
29、s31：获取二极管的历史运行数据，包括工作电流i、工作温度t、工作时间t；
30、s32：根据计算得到的修正退化速率r′，作为二极管退化过程中的一个关键参数；
31、s33：将历史运行数据与修正退化速率r′结合，形成一个多维数据集，每个数据点由{i，t，t，r′}组成，其中，每个参数代表影响二极管寿命的一个方面；
32、s34：采用多元线性回归构建综合数据模型，描述二极管寿命与关键参数之间的关系。
33、进一步的，所述多元线性回归构建综合数据模型具体包括：
34、定义二极管寿命l作为因变量，而工作电流i、工作温度t、工作时间t以及修正退化速率r′作为自变量；
35、构建多元线性回归模型形式为：l＝β0+β1i+β2t+β3t+β4r′+∈，其中，β0是截距项，β1、β2、β3和β4是模型参数，分别代表每个自变量对因变量l的影响强度，∈是误差项，表示模型未能解释的随机变异；
36、使用历史数据集，包含多个观测值，每个观测值包括i、t、t、r′和相应的l值；
37、应用最小二乘法来估计模型参数β0、β1、β2、β3和β4。最小二乘法的目标是最小化误差项∈的平方和，具体计算公式为：其中，n是数据点的总数，li、ii、ti、ti和ri′分别是第i个数据点的寿命、工作电流、工作温度、工作时间和修正退化速率的值；
38、使用python中的多元线性回归函数来求解模型参数的最优值；
39、对模型进行统计检验，包括r2值、f检验和t检验，以评估模型的拟合优度和参数的显著性。
40、进一步的，所述寿命预测模型基于改进的cox比例风险模型，具体包括：
41、时间依赖的协变量：为了描述二极管工作条件和退化速率的动态变化，引入时间依赖的协变量xi(t)，每个协变量的值随时间t变化，反映随时间变化的影响：xi(t)＝fi(t，αi)，其中，fi(t，αi)关于时间t的线性函数，用以描述协变量xi随时间t的变化，其中αi是该线性函数的参数集合，考虑二极管的退化过程遵循的非线性规律，引入非线性项来捕捉非线性关系，基于时间依赖的风险函数表示为：
42、其中，fj(·)表示引入的非线性函数，h(t|x(t))表示在时间t的条件下，给定协变量x(t)时的瞬时风险率(或称为风险函数)，表示在时间t时，二极管发生故障的瞬时概率，h0(t)为基线风险函数，表示当所有的协变量xi(t)为0时，时间t的瞬时风险率，exp为自然指数函数，用于确保风险率是正值，βi为协变量xi(t)的系数，反映该协变量在风险率中的影响权重，xi(t)为第i个协变量的值在时间t的函数，随时间而变化，表示影响二极管寿命的第i个关键因素，如工作电流、工作温度等，n为协变量xi(t)的总数，γj为非线性函数fj的系数，反映非线性函数在风险率中的影响权重，fj(xj(t))表示第j个非线性函数，用于捕捉协变量xj(t)与风险率之间的非线性关系，例如，xj(t)2、log(xj(t))或其他基于物理机制的函数形式，m为非线性函数fj的总数；
43、分段基线风险函数：采用分段函数来表示基线风险函数h0(t)，以适应二极管失效数据的特性，对于时间段[tk-1，tk]：h0(t)＝h0k(t)fortk-1≤t＜tk，其中，tk-1，tk表示第k个时间段的起始和结束时间，每个分段函数h0k(t)函数形式包括常数、线性、指数形式，以适应不同时间段内的风险特征；
44、风险预测与剩余寿命估计：基于改进后的cox比例风险模型，计算每个二极管在给定工作条件下的瞬时风险率h(t|x(t))以及剩余寿命的预测，剩余寿命的预测基于存活函数s(t|x(t))进行，该存活函数考虑时间依赖的协变量和非线性关系：
45、其中，是从时间0到t的瞬时风险率h(u|x(u))的积分，剩余寿命通过求解s(t|x(t))＝p来估计，其中，用于计算存活函数，p是给定的存活概率阈值，t是对应的时间点。
46、进一步的，所述求解s(t|x(t))＝p以估计剩余寿命基于存活函数s(t|x(t))，在coxt比例风险模型中，存活函数s(t|x(t))通过累积风险函数h(t)得到，累积风险函数h(t)是瞬时风险函数的积分，存活函数s(t|x(t))与累积风险函数h(t)的关系是：
47、s(t|x(t))＝exp(-h(t))；
48、其中累积风险函数h(t)定义为：
49、
50、对于coxt比例风险模型，累积风险函数进一步表示为：
51、
52、给定一个存活概率阈值p，寻找时间点t，使得s(t)＝p，即解决以下方程：
53、
54、取对数得到：
55、
56、求解方程使用数值积分和数值方法，通过以下完成：
57、对每个时间点u，计算h(u|x(u))的值；
58、对这些值进行数值积分，从u＝0到u＝t；
59、调整t的值，直到找到满足方程的t为止。
60、进一步的，所述s6具体包括：
61、s61：选择样本二极管，从生产批次中随机选取多个二极管作为测试样本；
62、s62：记录关键因素，记录样本二极管在实际工作条件下的关键因素数据；
63、s63：加速寿命测试，对样本二极管进行加速寿命测试，以在短时间内模拟长期运行条件下的退化过程；
64、s64：数据收集，收集测试过程中二极管的失效数据，包括失效时间和对应的工作条件；
65、s65：模型预测，使用收集到的数据，通过寿命预测模型计算二极管的预测寿命；
66、s66：结果对比，将预测寿命与实验中观察到的实际寿命进行比较，评估预测结果与实际结果的吻合程度；
67、s67：模型优化，根据预测结果和实际结果之间的偏差，调整寿命预测模型的参数，包括重新估计cox模型中的系数β和γ，使用极大似然估计方法来估计模型中的系数；
68、s68：准确性评估，使用统计方法来评估模型的预测准确性；
69、迭代验证：重复s63至s68，直到预测结果的准确性满足预定的标准。
70、本发明的有益效果：
71、本发明，通过引入时间依赖的协变量以及考虑协变量的非线性关系，提供了一种能够精确反映二极管在实际工作条件下退化过程的寿命预测模型，这种方法能够考虑到二极管在其生命周期中可能遇到的各种工作电流、温度和其他环境因素的变化，从而对其剩余有效寿命进行更为准确的预测。
72、本发明，制造商和维护工程师能够基于模型预测结果制定更加科学的维护和更换计划，通过实验验证模型的准确性并根据实验结果对模型进行优化，本发明确保了预测结果与实际寿命的高度一致性，减少了因二极管故障带来的设备停机时间，降低了维护成本。
73、本发明，利用改进的cox比例风险模型进行二极管寿命预测，能够精确捕捉和量化影响二极管寿命的复杂因素，该模型通过引入时间依赖的协变量和非线性关系，不仅可以准确描述二极管在变化的工作条件下的行为，还能够适应其在不同阶段可能表现出的不同退化特性，显著提高了寿命预测的精度，为二极管的使用、维护和可靠性管理提供了强有力的科学依据，从而有助于延长二极管的服务周期，减少意外故障，降低成本，并提高整体系统的稳定性和安全性。
1.二极管封装寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述s24中的退化速率计算具体包括：
5.根据权利要求4所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据权利要求5所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述多元线性回归构建综合数据模型具体包括：
7.根据权利要求6所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预测模型基于改进的cox比例风险模型，具体包括：
8.根据权利要求7所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述求解s(t|x(t))＝p以估计剩余寿命基于存活函数s(t|x(t))，在coxt比例风险模型中，存活函数s(t|x(t))通过累积风险函数h(t)得到，累积风险函数h(t)是瞬时风险函数的积分，存活函数s(t|x(t))与累积风险函数h(t)的关系是：
9.根据权利要求8所述的二极管封装寿命预测方法，其特征在于，所述s6具体包括：
