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A Composite Failure Precursor for Condition Monitoring and Remaining Useful Life Prediction of Discrete Power Devices
Shuai Zhao; Shaowei Chen; Fei Yang; Enes Ugur; Bilal Akin; Huai Wang

对剩余使用寿命(RUL)的高精度预测
本文提出了一种充分利用潜在失效前兆(PFPs)构造复合失效前兆(CFP)的方法，该方法直接根据降解模型对 cfp 进行优化，以提高预测性能。明确地导出了降解模型的RUL估计。对于CFP公式，采用遗传规划方法对 PFPs进行非线性整合

II. ACCELERATED AGING TEST (AAT) FOR POWER DEVICES
碳化硅场效应晶体管功率循环实验
通过实验装置加速老化，监测6个电气参数，包括输入电容 ciss、输出电容 coss、反向传输电容 crss、漏源导通电阻 rds (on)、栅极阈值电压 vgs (th)和二极管正向电压 vsd，检查每个参数在故障时间的演变。在可靠性评估中，如何从这些PFPs 中确定最合适的失效前兆和相应的退化模型是一个挑战，它们可以更好地促进规则预测。此外，基于单一失效前兆的规则预测对外部因素(如高度异质性)的准确性和鲁棒性较差。因此，提出一种既能解决选择哪个参数的问题，又能充分利用多个 pfps 提供优良的鲁尔预测性能的方法是有益的。

III. METHODOLOGY
该文提出了的方法分为两部分：第一部分，使用一批功率器件的训练数据集开发CFP，通过优化RUL预测误差。在第二部分中，利用贝叶斯更新机制和确定的CFP融合公式，根据新测试设备的最新数据，将退化模型更新为其