CN112305329A - 基于低频噪声的元器件状态检测装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于低频噪声的元器件状态检测装置和方法，其包括依次连接的低频噪声采集电路、嵌入式***和上位机；其中低频噪声采集电路由高低频组合滤波电路和并联低噪声运算放大器组成；嵌入式***包括模拟信号采样电路、模拟‑数字转换模块、内部存储器、初步分析波形绘制模块和示波器；上位机包括上位机存储器、故障筛选模块、预测模块、频域分析模块、计算模块和可视化界面模块。低频噪声采集电路采集低频噪声并发送至嵌入式***；低频噪声通过嵌入式***转换为低频噪声数字信号；上位机接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到元器件状态。本申请实现了对低频噪声信号的检测，并利用低频噪声信号对元器件故障进行筛选与预测。
Description
技术领域
本发明涉及电子元器件领域，特别涉及一种基于低频噪声的元器件状态检测装置和方法。
背景技术
在现代社会的生产生活中，电子产品扮演了不可或缺的角色，但是由于构建电子产品的元器件发生突然失效，电子产品亦将发生失效，而这种突发的失效往往会带来生命和财产损失。电子产品生产过程中的元器件筛选工序能够有效剔除存在出厂缺陷元器件，减少电子产品后续使用过程中的突然失效，提高电子产品可靠性。
传统的元器件筛选方法有人工观察检测法、参数测试法等。人工观察检测主要依靠人体的感官判别元器件状态，难以保证结果科学有效性；参数测试方法则是利用相关仪器直接测量元器件伏安特性曲线、直流放大倍数、元器件工作时的外壳温度等宏观物理性能参数，来判断元器件是否正常，该方法虽然可以实现在线自动检测，但通常只能在元器件性能参数偏差较大时报告异常，难以直接判定元器件内部缺陷及预期寿命等可靠性参数；目前市面上仍缺乏一种能够针对元器件内部缺陷和预期寿命进行准确、高效判定的元器件检测装置和方法。
电子元器件的低频噪声(主要分为G-R噪声和1/f噪声)能够在一定程度上反映元器件内部材料和结构的损伤，可以有效表征相关器件的健康状态和可靠性水平。但是目前还没有通过电子元器件的低频噪声对元器件进行检测的装置和方法。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明的目的在于通过电子元器件的低频噪声实现对元器件状态的检测，能够克服传统方法的缺陷，实现元器件检测过程中对元器件缺陷和预期寿命准确、高效的判定。
本发明提供一种基于低频噪声的元器件状态检测装置，其具体包括：低频噪声采集电路、嵌入式***以及上位机，并依次连接；其中，
所述低频噪声采集电路由高低频组合滤波电路和并联低噪声运算放大器组成，低频噪声采集电路从信号源接收信号，通过高低频组合滤波电路滤除信号中的直流成分与高频成分；再经过并联低噪声运算放大器放大信号，最终输出经滤波和放大后的低频噪声信号；
所述嵌入式***包括模拟信号采样电路、模拟-数字转换模块、内部存储器、初步分析波形绘制模块和示波器，嵌入式***接收所述低频噪声采集电路输出的信号，完成数据采集转换和初步分析，在示波器绘制时域波形并向上位机发送低频噪声数字信号，具体包括：
所述模拟信号采样电路从低频噪声采集电路接收低频噪声信号，并对低频噪声信号进行采样，得到低频噪声采样信号，将低频噪声采样信号发送至所述模拟-数字转换模块；
所述模拟-数字转换模块将接收到的低频噪声采样信号转换为低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至内部存储器和上位机；
所述内部存储器保存低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至初步分析波形绘制模块；
所述初步分析波形绘制模块将低频噪声数字信号绘制在示波器上；
示波器直观的显示出从待检测元器件接收的低频噪声数字信号；
所述上位机包括上位机存储器、故障筛选模块、预测模块、频域分析模块、计算模块和可视化界面模块；所述上位机从嵌入式***接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到低频噪声在各频率的幅值分布和能量分布，对待检测元器件状态进行判断；具体包括：
所述上位机存储器存储在上位机中使用的数据，包括参考数据库以及检测数据库；
所述频域分析模块对低频噪声数字信号进行功率谱计算，得到噪声功率谱密度，并将噪声功率谱密度图存储到上位机存储器中；
所述计算模块根据低频噪声数字信号和噪声功率谱密度图，计算时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值中的一个或多个，并将计算值发送给上位机存储器；
所述故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，故障筛选模块从上位机存储器的参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值，然后根据从检测数据库中获取待检测元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值以及10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比进行判断，得出元器件状态，并保存到上位机存储器；
故障预测模块将待检测元器件的具体功率谱密度值与相应类型的元器件噪声功率谱密度平均值随元器件退化变化的曲线相比较，得到元器件退化的程度，以此确认元器件当前状态、判定退化量，并将结果保存到上位机存储器；
可视化界面模块根据要求从上位机存储器中读取相关数据并显示。
优选的，所述低频噪声采集电路具体连接方式为：
输入端口IN输入从信号源接收的信号，输入端口IN连接电容C7第一端，电容C7第二端分别连接三极管缓冲电阻R9第一端和电阻R10第一端，电阻R10第二端接地；三极管缓冲电阻R9第二端分别与三极管Q1的集电极、三极管Q2的基极以及缓冲保护电阻R8第一端相连接，三极管Q1的基极接地，三极管Q2的集电极接地；缓冲保护电阻R8第二端分别连接运算放大器U1第一输入端和第二输入端，运算放大器U1第一反向输入端连接电阻R1第一端、电阻R2第一端以及电容C1第一端，运算放大器U1第二反向输入端连接电阻R4第一端、电阻R3第一端以及电容C2第一端，电阻R1第二端接地，电阻R4第二端接地，运算放大器U1第一输出端连接电阻R2第二端、电容C1第二端以及电阻R5第一端，运算放大器U1第二输出端连接电阻R3第二端、电容C2第二端以及电阻R6第一端；电阻R5第二端与电阻R6第二端、电容C5第一端，以及电容C3第一端相连接，电容C5第二端与电容C6第一端相连接，电容C6第二端接地，电容C3第二端与电容C4第一端相连接，电容C4第二端与电阻R7第一端和输出端口OUT第一端相连接，电阻R7第二端和输出端口OUT第二端相连接并接地，输出端口OUT输出放大后的低频噪声信号。
优选的，所述上位机存储器包括外部数据库、参考数据库以及检测数据库；
所述外部数据库存储从嵌入式***发送的低频噪声数字信号；
所述参考数据库中包括有不同类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线；参考数据库中的值由测量正常元器件时，计算模块计算获得，正常元器件的时域信号幅值通过测量此类型正常元器件的平均值获得；1Hz点处功率谱的有效值阈值S通过测量此类第i个正常元器件在1Hz点处功率谱的有效值Si(1Hz)，并计算此类正常元器件Si平均值Save(1Hz)和方差σs，得到的S阈值S＝Save(1Hz)-σs；10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值R根据此类第i个正常元器件在10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比ri，并计算此类正常元器件ri的平均值r和方差σr，从而得到R的阈值R＝r-σr；选取一系列不同已知退化状态的元器件在1hz处功率谱密度求平均，拟合成一条噪声-退化曲线；
所述检测数据库存储待检测元器件的噪声功率谱密度图、时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值、功率谱密度值以及状态。
优选的，所述故障筛选模块得出元器件状态的具体包括依次进行下面三个检测：
首先如果待检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，可判断待检测元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障；
然后，若待检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值大于阈值S，则可判定该待检测元器件状态为存在表面缺陷；
最后，若待检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比大于阈值R，则可判定该待检测元器件状态为存在内部缺陷；
待检测元器件的三种故障状态可以单独出现也可以组合出现，如果待检测元器件不是上面三种故障状态情况中的任何一种，就可以得出待检测元器件状态正常的结论。
本发明还公开了一种基于低频噪声的元器件状态检测装置进行元器件状态检测的方法，其包括以下步骤：
步骤一，使用基于低频噪声的元器件状态检测装置中的低频噪声采集电路采集待检测元器件的低频噪声，并发送至嵌入式***；
步骤二，将采集到的低频噪声通过嵌入式***转换为低频噪声数字信号通过示波器显示并发送至上位机；
步骤三，上位机对接收到的低频噪声数字信号在频域分析模块中进行功率谱计算，生成噪声功率谱密度图保存到上位机存储器中；
步骤四，如果已知步骤一中待检测元器件是正常元器件，则计算模块计算得到时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，存储在参考数据库中，并结束操作；否则计算模块计算得到待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值，并存储在检测数据库中，然后继续执行步骤五；
步骤五，使用故障筛选模块用来检测待检测元器件状态，确定是否存在故障；
步骤六，如果步骤五中故障筛选模块判定待检测元器件存在故障，则执行步骤八，否则执行步骤七；
步骤七，使用故障预测模块判定待检测元器件的退化量；
步骤八,可视化界面模块显示待检测元器件的检测结果。
优选的，所述步骤五，使用故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，具体包括以下步骤：
步骤5.1故障筛选模块从参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值；
步骤5.2从检测数据库读取待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比；
步骤5.3判断被检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，如果是则可判断元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障；
步骤5.4判断被检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值是否大于阈值S，是可判定该元器件状态为存在表面缺陷；
步骤5.5判断被检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值比值大于阈值R，如果是则可判定该元器件状态为存在内部缺陷。
优选的，所述步骤七，使用故障预测模块判定待检测元器件的退化量，具体包括以下步骤：
步骤7.1故障预测模块从参考数据库获取相应类型的元器件的噪声-退化曲线；
步骤7.2从检测数据库读取待检测元器件的功率谱密度值；
步骤7.3根据功率谱密度值确定待测元器件在元器件的噪声-退化曲线上所对应的位置，得到待检测元器件的退化量。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明实现了电子元器件低频噪声的信号测量，提出了用于低频噪声的低频噪声采集电路，电路结构简单，对低频噪声采集准确。
2、本发明利用电子元器件的低频噪声，识别元器件内部材料和结构的损伤，有效表征相关器件的健康状态和可靠性水平。
3、本发明实现电子元器件噪声信号测量，计算变换得到噪声信号的时域、频谱及功率谱，结合算法提取电子元器件在噪声低频范围内的故障相关信息，依此完成对元器件相对全面的故障筛选与预测。
4、本发明的装置具有体积小携带方便，测量条件要求低，诊断过程简单，自动化程度高的特点，能够快速测量、分析，得到故障退化信息。
5、本发明可以即时获取元器件的健康状况，有效区分故障元器件，预警含缺陷退化的元器件，极大地弥补传统元器件筛选的缺陷，具有极高的经济效益和社会效益。
附图说明
图1是基于低频噪声的元器件状态检测装置；
图2是低频噪声采集电路结构原理图；
图3是高温作用后的二极管在1Hz频点处平均功率谱密度值、平均正向导通电压随高温冲击次数变化的关系曲线图；
图4是使用基于低频噪声的元器件状态检测装置进行检测的步骤流程图。
具体实施方式
为更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
本发明利用电子元器件的低频噪声对元器件进行检测，因此确定了基于低频噪声的退化表征参数，主要包括：
1)过量g-r噪声：反映元器件内部区域缺陷，在噪声信号的时域波形上表现为偏离平衡位置的超常波动；
2)1Hz频点处功率谱的有效值：选取作为器件1/f噪声幅值大小的代表，反映元器件半导体材料的表面缺陷；
3)10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值：选取作为器件叠加在1/f噪声之上的g-r噪声的代表，反映元器件半导体材料的内部缺陷。
为了更好的检测电子元器件的低频噪声，并利用基于低频噪声的退化表征参数对电子元器件进行检测，本发明首先提出了一种基于低频噪声的元器件状态检测装置，如图1所示，具体包括：低频噪声采集电路1，嵌入式***2以及上位机3并依次连接。
现有的信号采集电路，无法满足低频噪声合适的通频范围与放大倍数，导致测量准确率低，又或者电路结构复杂、设备庞大，影响实用性。因此本发明根据现有信号采集电路的原理，提出了专门针对低频噪声进行采集的电路。本实施例中提出的低频噪声采集电路结构简单，截止频率约为0.1Hz-10Hz，电压增益达到23dB，能够极大提高低频噪声采集的准确性，并且满足测量装置所使用嵌入式***的分辨能力。
低频噪声采集电路1由高低频组合滤波电路11和并联低噪声运算放大器12组成，低频噪声采集电路从信号源接收信号，信号源为待检测元器件信号，通过高低频组合滤波电路11滤除信号中的直流成分与高频成分；再经过并联低噪声运算放大器12，放大信号，最终输出经滤波、放大后的低频噪声信号。低频噪声采集电路具体电路结构原理如图2所示，在低频噪声采集电路中，信号首先由输入端口IN输入，通过由电容C7与电阻R10组成的第一阶高通滤波，之后连接至三极管缓冲电阻R9，三极管缓冲电阻R9连接三极管Q1、Q2和缓冲保护电阻R8，三极管Q1、Q2的bc结充当保护用二极管，即三极管Q1的集电极、三极管Q2的基极和三极管缓冲电阻R9相连接，缓冲保护电阻R8连接运算放大器U1，作为运算放大器U1的噪声信号输入，电阻R1、R4分别连接运算放大器的反相输入端，运算放大器U1的输出连接由R2、C1，R3、C2分别组成的第一阶低通滤波，电阻R5、电容C5、电阻R6、电容C6组成第二阶高通滤波对放大后的信号再次进行过滤。电容C3、电容C4与电阻R7串联完成第二阶低通滤波，最后经由与电阻R7并联的输出端口OUT输出放大后的低频噪声信号。
具体连接方式为：输入端口IN连接电容C7第一端，电容C7第二端分别连接三极管缓冲电阻R9第一端和电阻R10第一端，电阻R10第二端接地。三极管缓冲电阻R9第二端分别与三极管Q1的集电极、三极管Q2的基极以及缓冲保护电阻R8第一端相连接，三极管Q1的基极接地，三极管Q2的集电极接地，三极管Q1、Q2在此作为ESD(Electro-Static discharge，静电释放)保护二极管使用。缓冲保护电阻R8第二端分别连接运算放大器U1第一输入端和第二输入端，运算放大器U1第一反向输入端连接电阻R1第一端、电阻R2第一端以及电容C1第一端，运算放大器U1第二反向输入端连接电阻R4第一端、电阻R3第一端以及电容C2第一端，电阻R1第二端接地，电阻R4第二端接地，运算放大器U1第一输出端连接电阻R2第二端、电容C1第二端以及电阻R5第一端，运算放大器U1第二输出端连接电阻R3第二端、电容C2第二端以及电阻R6第一端。本实施例中运算放大器U1为超低噪声零漂移运算放大器，由两个运算放大器同时并联组成，共有引脚8个，分别为引脚1－引脚8，运算放大器U1第一输入端和第二输入端分别为引脚3和引脚8，运算放大器U1第一反向输入端和第二反向输入端分别为引脚2和引脚6，运算放大器U1第一输出端和第二输出端分别为引脚1和引脚7，引脚8连接电源正极，引脚4连接引脚负极。电阻R5第二端与电阻R6第二端、电容C5第一端以及电容C3第一端相连接，电容C5第二端与电容C6第一端相连接，电容C6第二端接地，电容C3第二端与电容C4第一端相连接，电容C4第二端与电阻R7第一端和输出端口OUT第一端相连接，电阻R7第二端和输出端口OUT第二端相连接，并接地，输出端口OUT输出放大后的低频噪声信号。
嵌入式***2，接收低频噪声采集电路输出的信号，完成数据采集转换和初步分析，配合显示屏绘制时域波形并向上位机发送数据等功能。
嵌入式***2包括：模拟信号采样电路21、模拟-数字转换模块22、内部存储器23、初步分析波形绘制模块24以及示波器25。
模拟信号采样电路21从低频噪声采集电路1接收低频噪声信号，并对低频噪声信号进行采样，得到低频噪声采样信号，将低频噪声采样信号发送至模拟-数字转换模块22。
模拟-数字转换模块22将接收到的低频噪声采样信号转换为低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至内部存储器23和上位机3。
内部存储器23保存低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至初步分析波形绘制模块24。
初步分析波形绘制模块24将低频噪声数字信号绘制在示波器25上。
示波器25直观的显示出从待检测元器件接收的低频噪声数字信号。
上位机3从嵌入式***接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到低频噪声在各频率的幅值分布和能量分布，对待检测元器件状态进行判断。
上位机3包括上位机存储器31、故障筛选模块32、预测模块33、频域分析模块34、计算模块35和可视化界面模块36。
上位机存储器31存储上位机中使用的数据，包括外部数据库、参考数据库以及检测数据库。外部数据库存储从嵌入式***2接收的低频噪声数字信号。参考数据库中包括有不同类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线。参考数据库中的值由测量正常元器件时，计算模块计算获得，正常元器件的时域信号幅值通过测量此类型正常元器件的平均值获得；1Hz点处功率谱的有效值阈值S通过测量此类第i个正常元器件在1Hz点处功率谱的有效值Si(1Hz)，并计算此类正常元器件Si平均值Save(1Hz)和方差σs，得到的S阈值S＝Save(1Hz)-σs；10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值R根据此类第i个正常元器件在10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比ri，并计算此类正常元器件ri的平均值r和方差σr，从而得到R的阈值R＝r-σr。选取一系列不同已知退化状态的元器件在1hz处功率谱密度求平均，拟合成一条噪声-退化曲线。检测数据库存储待检测元器件的噪声功率谱密度图、时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值、功率谱密度值以及状态。
频域分析模块34从上位机存储器31中获取低频噪声数字信号，对低频噪声数字信号进行功率谱计算，低频噪声数字信号为时域波形，对其进行功率谱计算后得到噪声功率谱密度，并将噪声功率谱密度图存储到上位机存储器31中。
计算模块35从上位机存储器31中获取低频噪声数字信号和噪声功率谱密度图，用来计算时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值，并将计算值发送给上位机存储器31。
故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，故障筛选模块从上位机存储器31的参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值，然后根据从检测数据库中获取待检测元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值以及10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比进行判断。具体为依次进行下面三个检测：首先如果待检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，可判断待检测元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障；然后，若待检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值大于阈值S，则可判定该待检测元器件状态为存在表面缺陷；最后，若待检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比大于阈值R，则可判定该待检测元器件状态为存在内部缺陷；待检测元器件的三种故障状态可以单独出现也可以组合出现，如果待检测元器件不是上面三种故障状态情况中的任何一种，就可以得出待检测元器件状态正常的结论。将待检测元器件状态保存到检测数据库。
故障预测模块从数据库中获取数据绘制得到相应类型的元器件噪声功率谱密度平均值随元器件退化变化的曲线(以下简称噪声-退化曲线)。根据待检测元器件的具体功率谱密度值，将其与相应的噪声-退化曲线上的坐标点进行比较，即数值所在曲线的位置，可认为是元器件退化的程度，以此确认元器件当前状态、判定退化量，并将结果保存到检测数据库。
可视化界面模块根据要求从上位机存储器31中读取相关数据并显示，主要包括：待检测元器件噪声时域波形，经傅立叶变换后的频谱图、功率谱密度图、待检测元器件状态等。
使用低频噪声的元器件状态检测装置来检测元器件状态的检测方法，如图4所示，具体包括以下步骤：
步骤一，使用基于低频噪声的元器件状态检测装置中的低频噪声采集电路采集待检测元器件的低频噪声，并发送至嵌入式***。
步骤二，将采集到的低频噪声通过嵌入式***转换为低频噪声数字信号通过示波器显示并发送至上位机。
步骤三，上位机对接收到的低频噪声数字信号在频域分析模块中进行功率谱计算，生成噪声功率谱密度图保存到上位机存储器中。
步骤四，如果已知步骤一中待检测元器件是正常元器件，则计算模块计算得到时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，存储在参考数据库中，并结束操作；否则计算模块计算得到待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值，并存储在检测数据库中，然后继续执行步骤五。
步骤五，使用故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，具体包括以下步骤：
步骤5.1故障筛选模块从参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值；
步骤5.2从检测数据库读取待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比；
步骤5.3判断被检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，如果是则可判断元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障。
步骤5.4判断被检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值是否大于阈值S，是可判定该元器件状态为存在表面缺陷。
步骤5.5判断被检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值比值大于阈值R，如果是则可判定该元器件状态为存在内部缺陷。
步骤六，如果步骤五中故障筛选模块判定待检测元器件存在故障，则执行步骤八，否则执行步骤七；
步骤七，使用故障预测模块判定待检测元器件的退化量，具体为：
步骤7.1故障预测模块从参考数据库获取相应类型的元器件的噪声-退化曲线；
步骤7.2从检测数据库读取待检测元器件的功率谱密度值；
步骤7.3根据功率谱密度值确定待测元器件在元器件的噪声-退化曲线上所对应的位置，得到待检测元器件的退化量。
步骤八可视化界面模块显示待检测元器件的检测结果。
下面分别以电阻和二极管两种不同的元器件采用本方法来进行具体的说明。
使用基于低频噪声的元器件状态检测装置对电阻进行故障检测，首先对良好未发生退化的一批电阻进行检测，得到该批电阻在1Hz频点处功率谱密度的平均值为Save(1Hz)＝-26.3dB/Hz和方差σs＝2.1dB/Hz，因此1Hz点处功率谱的有效值阈值S(1Hz)＝-24.2dB/Hz；10Hz与1Hz频点处功率谱密度有效值比值的阈值R＝r-σr＝1.5433；再对经历高温作用后破坏的电阻，使用基于低频噪声的元器件状态检测装置进行检测，得到其在1Hz频点处功率谱密度为S(1Hz)＝29.6dB/Hz，10Hz与1Hz频点处功率谱密度有效值比值r＝4.72，都超过了正常器件阈值，因此可判断该电阻发生了表面缺陷与内部缺陷，和实际情况相符合。
使用基于低频噪声的元器件状态检测装置对二极管进行故障预测，首先通过测量获得同种二极管在不同高温冲击次数下的噪声功率谱密度，然后计算相同冲击次数下1Hz频点处噪声功率谱密度平均值，并测量计算平均正向导通电压，以此绘制得到该型二极管1Hz频点处平均功率谱密度值、平均正向导通电压随高温冲击次数变化的关系曲线如图3所示。从图3中可以看出，利用传统的正向导通电压检测方法，测得的结果基本没有明显变化；而随着应力作用次数的增加，1Hz频点处噪声功率谱密度近乎单调上升，经过冲击作后的噪声功率谱密度值，已能明显区别于正常元器件。因此，利用该曲线所得的规律，可以对该型二极管的退化量进行诊断，根据待测元器件噪声特性给出当前退化程度，实现失效前预警预测功能。接着选取另一同类型、经历相同高温冲击的待测二极管，使用基于低频噪声的元器件状态检测装置进行检测，得到其在1Hz频点处功率谱密度为S(1Hz)＝32.7dB/Hz，结合先前获得的噪声-退化曲线，发现该二极管退化量约为60％，即再承受相同的高温冲击作用约两次后，有极大可能发生失效。
最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种基于低频噪声的元器件状态检测装置，其特征在于：其具体包括：低频噪声采集电路、嵌入式***以及上位机，并依次连接；其中，
所述低频噪声采集电路由高低频组合滤波电路和并联低噪声运算放大器组成，低频噪声采集电路从信号源接收信号，通过高低频组合滤波电路滤除信号中的直流成分与高频成分；再经过并联低噪声运算放大器放大信号，最终输出经滤波和放大后的低频噪声信号；
所述嵌入式***包括模拟信号采样电路、模拟-数字转换模块、内部存储器、初步分析波形绘制模块和示波器，嵌入式***接收所述低频噪声采集电路输出的信号，完成数据采集转换和初步分析，在示波器绘制时域波形并向上位机发送低频噪声数字信号，具体包括：
所述模拟信号采样电路从低频噪声采集电路接收低频噪声信号，并对低频噪声信号进行采样，得到低频噪声采样信号，将低频噪声采样信号发送至所述模拟-数字转换模块；
所述模拟-数字转换模块将接收到的低频噪声采样信号转换为低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至内部存储器和上位机；
所述内部存储器保存低频噪声数字信号，并将低频噪声数字信号发送至初步分析波形绘制模块；
所述初步分析波形绘制模块将低频噪声数字信号绘制在示波器上；
示波器直观的显示出从待检测元器件接收的低频噪声数字信号；
所述上位机包括上位机存储器、故障筛选模块、预测模块、频域分析模块、计算模块和可视化界面模块；所述上位机从嵌入式***接收低频噪声数字信号进行保存并处理，得到低频噪声在各频率的幅值分布和能量分布，对待检测元器件状态进行判断；具体包括：
所述上位机存储器存储在上位机中使用的数据，包括参考数据库以及检测数据库；
所述频域分析模块对低频噪声数字信号进行功率谱计算，得到噪声功率谱密度，并将噪声功率谱密度图存储到上位机存储器中；
所述计算模块根据低频噪声数字信号和噪声功率谱密度图，计算时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值中的一个或多个，并将计算值发送给上位机存储器；
所述故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，故障筛选模块从上位机存储器的参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值，然后根据从检测数据库中获取待检测元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值以及10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比进行判断，得出元器件状态，并保存到上位机存储器；
故障预测模块将待检测元器件的具体功率谱密度值与相应类型的元器件噪声功率谱密度平均值随元器件退化变化的曲线相比较，得到元器件退化的程度，以此确认元器件当前状态、判定退化量，并将结果保存到上位机存储器；
可视化界面模块根据要求从上位机存储器中读取相关数据并显示。
2.根据权利要求1所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置，其特征在于：所述低频噪声采集电路具体连接方式为：
输入端口IN输入从信号源接收的信号，输入端口IN连接电容C7第一端，电容C7第二端分别连接三极管缓冲电阻R9第一端和电阻R10第一端，电阻R10第二端接地；三极管缓冲电阻R9第二端分别与三极管Q1的集电极、三极管Q2的基极以及缓冲保护电阻R8第一端相连接，三极管Q1的基极接地，三极管Q2的集电极接地；缓冲保护电阻R8第二端分别连接运算放大器U1第一输入端和第二输入端，运算放大器U1第一反向输入端连接电阻R1第一端、电阻R2第一端以及电容C1第一端，运算放大器U1第二反向输入端连接电阻R4第一端、电阻R3第一端以及电容C2第一端，电阻R1第二端接地，电阻R4第二端接地，运算放大器U1第一输出端连接电阻R2第二端、电容C1第二端以及电阻R5第一端，运算放大器U1第二输出端连接电阻R3第二端、电容C2第二端以及电阻R6第一端；电阻R5第二端与电阻R6第二端、电容C5第一端，以及电容C3第一端相连接，电容C5第二端与电容C6第一端相连接，电容C6第二端接地，电容C3第二端与电容C4第一端相连接，电容C4第二端与电阻R7第一端和输出端口OUT第一端相连接，电阻R7第二端和输出端口OUT第二端相连接并接地，输出端口OUT输出放大后的低频噪声信号。
3.根据权利要求1所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置，其特征在于：所述上位机存储器包括外部数据库、参考数据库以及检测数据库；
所述外部数据库存储从嵌入式***发送的低频噪声数字信号；
所述参考数据库中包括有不同类型的正常元器件的时域信号、幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线；参考数据库中的值由测量正常元器件时，计算模块计算获得，正常元器件的时域信号幅值通过测量此类型正常元器件的平均值获得；1Hz点处功率谱的有效值阈值S通过测量此类第i个正常元器件在1Hz点处功率谱的有效值Si(1Hz)，并计算此类正常元器件Si平均值Save(1Hz)和方差σs，得到的S阈值S＝Save(1Hz)-σs；10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值R根据此类第i个正常元器件在10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比ri，并计算此类正常元器件ri的平均值r和方差σr，从而得到R的阈值R＝r-σr；选取一系列不同已知退化状态的元器件在1hz处功率谱密度求平均，拟合成一条噪声-退化曲线；
所述检测数据库存储待检测元器件的噪声功率谱密度图、时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值、功率谱密度值以及状态。
4.根据权利要求1所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置，其特征在于：所述故障筛选模块得出元器件状态的具体包括：
首先如果待检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，可判断待检测元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障；
然后，若待检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值大于阈值S，则可判定该待检测元器件状态为存在表面缺陷；
最后，若待检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比大于阈值R，则可判定该待检测元器件状态为存在内部缺陷；
待检测元器件的三种故障状态可以单独出现也可以组合出现，如果待检测元器件不是上面三种故障状态情况中的任何一种，就可以得出待检测元器件状态正常的结论。
5.根据权利要求1-4任一所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置进行元器件状态检测的方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤一，使用基于低频噪声的元器件状态检测装置中的低频噪声采集电路采集待检测元器件的低频噪声，并发送至嵌入式***；
步骤二，将采集到的低频噪声通过嵌入式***转换为低频噪声数字信号通过示波器显示并发送至上位机；
步骤三，上位机对接收到的低频噪声数字信号在频域分析模块中进行功率谱计算，生成噪声功率谱密度图保存到上位机存储器中；
步骤四，如果已知步骤一中待检测元器件是正常元器件，则计算模块计算得到时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值以及噪声-退化曲线，存储在参考数据库中，并结束操作；否则计算模块计算得到待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值、10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比值以及功率谱密度值，并存储在检测数据库中，然后继续执行步骤五；
步骤五，使用故障筛选模块用来检测待检测元器件状态，确定是否存在故障；
步骤六，如果步骤五中故障筛选模块判定待检测元器件存在故障，则执行步骤八，否则执行步骤七；
步骤七，使用故障预测模块判定待检测元器件的退化量；
步骤八,可视化界面模块显示待检测元器件的检测结果。
6.根据权利要求5所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置进行元器件状态检测的方法，其特征在于：所述步骤五，使用故障筛选模块用来检测待检测元器件是否存在故障，具体包括以下步骤：
步骤5.1故障筛选模块从参考数据库中获取相应类型的正常元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值阈值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比阈值；
步骤5.2从检测数据库读取待检测元器件的时域信号幅值、1Hz点处功率谱的有效值和10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值之比；
步骤5.3判断被检测元器件的时域信号中存在脉冲波形，且幅值高于正常低频噪声幅值的二倍，如果是则可判断元器件状态为处于临界故障状态或已经出现故障；
步骤5.4判断被检测元器件在1Hz点处功率谱的有效值是否大于阈值S，是可判定该元器件状态为存在表面缺陷；
步骤5.5判断被检测元器件的10Hz频点与1Hz频点处功率谱有效值比值大于阈值R，如果是则可判定该元器件状态为存在内部缺陷。
7.根据权利要求6所述的基于低频噪声的元器件状态检测装置进行元器件状态检测的方法，其特征在于：所述步骤七，使用故障预测模块判定待检测元器件的退化量，具体包括以下步骤：
步骤7.1故障预测模块从参考数据库获取相应类型的元器件的噪声-退化曲线；
步骤7.2从检测数据库读取待检测元器件的功率谱密度值；
步骤7.3根据功率谱密度值确定待测元器件在元器件的噪声-退化曲线上所对应的位置，得到待检测元器件的退化量。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113466606A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-10-01 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 一种基于声纹识别的电缆故障定位***和方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101413976A (zh) * | 2008-12-01 | 2009-04-22 | 西安电子科技大学 | 电子材料与器件散粒噪声测试方法 |
| CN102095917A (zh) * | 2010-11-30 | 2011-06-15 | 西安电子科技大学 | 高阻器件与介质材料电流噪声测试方法 |
| CN102338846A (zh) * | 2010-07-22 | 2012-02-01 | 中国科学院微电子研究所 | 一种GaN基HEMT器件的可靠性评估方法 |
| CN103278708A (zh) * | 2013-04-25 | 2013-09-04 | 西安电子科技大学 | 一种基于低频噪声的esd监测设备 |
| US8552754B2 (en) * | 2011-05-23 | 2013-10-08 | Peking University | Method of testing reliability of semiconductor device |
| CN103777098A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-05-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于低频噪声分类的光耦贮存寿命评价方法 |
| CN204290889U (zh) * | 2014-12-05 | 2015-04-22 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种放大滤波电路 |
| CN110389290A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-29 | 东莞豪泽电子科技有限公司 | 一种电子元器件噪声测试及寿命评估的***及方法和装置 |
| CN110869788A (zh) * | 2017-06-02 | 2020-03-06 | 法国原子能及替代能源委员会 | 用于抑制磁阻传感器的低频噪声的***和方法 |
| CN111431487A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-17 | 四川聚阳科技集团有限公司 | 一种低噪声麦克风前置放大电路 |
-
2020
- 2020-10-29 CN CN202011181611.2A patent/CN112305329B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101413976A (zh) * | 2008-12-01 | 2009-04-22 | 西安电子科技大学 | 电子材料与器件散粒噪声测试方法 |
| CN102338846A (zh) * | 2010-07-22 | 2012-02-01 | 中国科学院微电子研究所 | 一种GaN基HEMT器件的可靠性评估方法 |
| CN102095917A (zh) * | 2010-11-30 | 2011-06-15 | 西安电子科技大学 | 高阻器件与介质材料电流噪声测试方法 |
| US8552754B2 (en) * | 2011-05-23 | 2013-10-08 | Peking University | Method of testing reliability of semiconductor device |
| CN103278708A (zh) * | 2013-04-25 | 2013-09-04 | 西安电子科技大学 | 一种基于低频噪声的esd监测设备 |
| CN103777098A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-05-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于低频噪声分类的光耦贮存寿命评价方法 |
| CN204290889U (zh) * | 2014-12-05 | 2015-04-22 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种放大滤波电路 |
| CN110869788A (zh) * | 2017-06-02 | 2020-03-06 | 法国原子能及替代能源委员会 | 用于抑制磁阻传感器的低频噪声的***和方法 |
| CN110389290A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-29 | 东莞豪泽电子科技有限公司 | 一种电子元器件噪声测试及寿命评估的***及方法和装置 |
| CN111431487A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-17 | 四川聚阳科技集团有限公司 | 一种低噪声麦克风前置放大电路 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 余永涛等: "基于低频电噪声的光电耦合器可靠性筛选方法研究", 《半导体光电》 * |
| 刘宝衡等: "一种低频低噪声前置放大器的设计", 《电子测量技术》 * |
| 戴逸松: "《噪声电子学》", 31 December 1997 * |
| 陈文豪: "电子元器件低频电噪声测试技术及应用研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113466606A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-10-01 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 一种基于声纹识别的电缆故障定位***和方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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