一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法技术

一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，包括：选取焊点退化检测参数；实时采集焊点全寿命退化原始数据；通过独立主成分分析得出源信号估计，通过模糊熵得出源信号的模糊熵，实现滤波降噪处理；对时间窗口内的数据分别计算10种时域特征参数，继而得到随时间变化的10组时域特征；基于自适应的完备经验模态分解方法对数据进行时频域分析，得到焊点数据退化的时频域特征；利用时域和时频域特征，剔除Z＜0.6的特征参数，完成特征参数筛选；实现特征融合；计算马氏距离PCMD，分析每一时刻状态与正常状态的相似程度。该方法能够确定焊点退化程度与焊点可检测参数之间的关系，得到表征焊点退化状态的健康参数，进而分析焊点材料的疲劳退化程度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法


[0001]本专利技术属于微电子可靠性领域，具体涉及一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法。

技术介绍

[0002]焊点失效是引发电子设备故障的重要因素。随着电子制造技术的进步，电子设备朝着尺寸微型化、封装高密度化的方向发展。但在严酷的外部载荷耦合作用下，电路板的微焊点极易出现退化损伤，而一个焊点失效即可引发整个电子设备故障。因此，焊点材料的疲劳退化大大降低了电子设备的可靠性，给电子设备的维护、保障带来了严峻的挑战，造成人力资源、经济价值和任务效益的损失与浪费。若能探寻焊点退化程度与焊点可检测参数之间的关系，并确定可表征焊点退化状态的特征，则可以建立一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，且该方法可适用于多种典型焊点，能够有效评估焊点实时状态，指导电子元器件或电路板的更替，进而提升电子设备的使用可靠性。

技术实现思路

[0003]为了评估焊点退化程度，提升电子设备的使用可靠性，本专利技术提供一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，具体包括如下步骤：
[0004]步骤一：选取焊点退化检测参数；
[0005]参数选取原则，一是选取的检测参数要易于测量、方便获取；二是检测参数要能灵敏地表征焊点结构疲劳受损的产生；
[0006]步骤二：根据GJB150.16/16A，通过振动应力试验台对焊点施加窄带随机振动，实时采集焊点全寿命退化原始数据；
[0007]步骤三：将步骤二得到的原始数据作为观测信号，通过独立主成分分析得出源信号估计，而规律噪声信号就包含在其中，通过模糊熵得出源信号的模糊熵，将熵值较小的规律噪声找出并将其置零，实现滤波降噪处理；
[0008]步骤四：针对步骤三得到数据，以采集的检测参数的单位持续时间为一个时间窗口，对时间窗口内的数据分别计算其均值，中位数，最大值，均方根值，方根幅值，波形因子，峭度因子，25％分位数，50％分位数，75％分位数，得到10种时域特征参数；以此类推，对全部检测参数重复上述计算过程，得到随时间变化的10组时域特征；
[0009]步骤五：基于自适应的完备经验模态分解方法对步骤三所获得的数据进行时频域分析，得到多组本征模态函数IMF，即焊点数据退化的时频域特征；
[0010]步骤六：利用步骤四、步骤五提取到的时域特征和时频域特征，加权计算特征与时间的趋势性和特征自身的鲁棒性，得到加权得分Z，剔除Z＜0.6的特征参数，完成特征参数的筛选；
[0011]步骤七：当表征退化的特征参数较多时，彼此存在信息重叠；对步骤六得到的新特征参数集进行动态主成分分析，得到一阶主成分数据组D，从而实现特征融合；
[0012]步骤八：计算一阶主成分数据组D与正常状态数据的马氏距离PCMD，如式(5)所示；PCMD值越小则与正常状态的相似性越大，说明更接近正常状态；反之，更接近异常状态；以此分析每一时刻状态与正常状态的相似程度：
[0013][0014]动态主成分分析不仅会得到一阶主成分数据组，也能得到多个次阶主成分数据组；式中，μ和S分别为正常工作条件下的所有阶主成分数据组的平均值矩阵和协方差矩阵；上角标T为矩阵的转置。
[0015]在本专利技术的一个具体实施例中，在步骤一中，在芯片的焊点后端串联电容，实时监测电容的充放电时间作为检测参数；在焊点结构产生裂纹时，焊点的电阻会发生变化，进而导致电容的充放电时间发生变化，实现对焊点状态的表征。
[0016]在本专利技术的一个实施例中，在步骤二中，施加窄带随机振动的频率范围为220Hz～260Hz，功率谱密度为0.8g2/Hz，实验温度为25℃，实时采集步骤一中电容充放电时间作为焊点全寿命退化原始数据。
[0017]在本专利技术的另一个实施例中，步骤六具体实施如下：
[0018]1)用平滑处理方法将步骤四、步骤五提取到的时域特征和时频域特征分解为均值趋势部分和随机部分，如式(1)所示：
[0019]f(t
k
)＝f
T
(t
k
)+f
R
(t
k
)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0020]式中，f(t
k
)为在t
k
时刻的时域特征和时频域特征参数值；f
T
(t
k
)为趋势值；f
R
(t
k
)为随机余量；
[0021]2)计算退化特征的鲁棒性参数Rob(f)和趋势性参数Corr(f)：
[0022][0023][0024]式中，k为选取样本数据的总数；鲁棒性参数Rob(f)和趋势性参数Corr(f)度量指标的值均在[0，1]范围内，f为式(1)中f(t
k
)的简写，由于二者的重要程度不同，因此需要进行权重赋值，综合考虑两个度量权重的特征选择公式如式(4)所示，得到退化特征选择标准Z，根据每一组特征的得分筛选掉不能较好表征焊点退化的特征；
[0025][0026]式中，w1、w2分别是待定常数；
[0027]通过对比发现IMF1、IMF5、峭度因数、最大值、波形因数、50％分位数、75％分位数的加权得分低于0.6，所以将其剔除出特征参数集，得到新特征参数集，新特征参数集包括IMF2、IMF3、IMF4、IMF6、IMF7、均值、中值、均方根值、方根幅值、25％分度值。
[0028]相比于现有技术，本专利技术具有如下优点：
[0029]1、本专利技术方法能够确定焊点退化程度与焊点可检测参数之间的关系，得到表征焊点退化状态的健康参数，进而分析焊点材料的疲劳退化程度。
[0030]2、根据本专利技术方法确定的基于各类实验数据考虑到不同焊点的设计参数，因而能够适用不同检测信号的焊点，有效表征焊点的实时状态，指导电子元器件和电路板的更替，进而提升电子设备的使用可靠性。
[0031]3、本专利技术方法对焊点状态变化更敏感，可更精确确定焊点退化起始时刻和退化加速时刻。
附图说明
[0032]图1为本专利技术评估焊点材料疲劳退化程度的方法的流程图；
[0033]图2为降噪滤波效果图；
[0034]图3为时域特征图，其中图3(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)、(g)、(h)、(i)、(j)分别表示均值、中位数、最大值、均方根值、方根幅值、波形因子、峭度因子、25％分位数、50％分位数、75％分位数时域特征；
[0035]图4为时频域特征图，其中图4(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)、(g)分别表示IMF1、IMF2、IMF3、IMF4、IMF5、IMF6、IMF7时频域特征；
[0036]图5为特征的趋势性和鲁棒性参数柱状图；
[0037]图6为表征退化得分筛选折线图；
[0038]图7为表征焊点退化过程的健康指数图。
具体实施方式
[0039]下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤一：选取焊点退化检测参数；参数选取原则，一是选取的检测参数要易于测量、方便获取；二是检测参数要能灵敏地表征焊点结构疲劳受损的产生；步骤二：根据GJB150.16/16A，通过振动应力试验台对焊点施加窄带随机振动，实时采集焊点全寿命退化原始数据；步骤三：将步骤二得到的原始数据作为观测信号，通过独立主成分分析得出源信号估计，而规律噪声信号就包含在其中，通过模糊熵得出源信号的模糊熵，将熵值较小的规律噪声找出并将其置零，实现滤波降噪处理；步骤四：针对步骤三得到数据，以采集的检测参数的单位持续时间为一个时间窗口，对时间窗口内的数据分别计算其均值，中位数，最大值，均方根值，方根幅值，波形因子，峭度因子，25％分位数，50％分位数，75％分位数，得到10种时域特征参数；以此类推，对全部检测参数重复上述计算过程，得到随时间变化的10组时域特征；步骤五：基于自适应的完备经验模态分解方法对步骤三所获得的数据进行时频域分析，得到多组本征模态函数IMF，即焊点数据退化的时频域特征；步骤六：利用步骤四、步骤五提取到的时域特征和时频域特征，加权计算特征与时间的趋势性和特征自身的鲁棒性，得到加权得分Z，剔除Z＜0.6的特征参数，完成特征参数的筛选；步骤七：当表征退化的特征参数较多时，彼此存在信息重叠；对步骤六得到的新特征参数集进行动态主成分分析，得到一阶主成分数据组D，从而实现特征融合；步骤八：计算一阶主成分数据组D与正常状态数据的马氏距离PCMD，如式(5)所示；PCMD值越小则与正常状态的相似性越大，说明更接近正常状态；反之，更接近异常状态；以此分析每一时刻状态与正常状态的相似程度：动态主成分分析不仅会得到一阶主成分数据组，也能得到多个次阶主成分数据组；式中，μ和S分别为正常工作条件下的所有阶主成分数据组的平均值矩阵和协方差矩阵；上角标T为矩阵的转置。2.如权利要求1所述的评估焊点材料疲劳退化程度的方法，其特征在于，在步骤一中，在芯片的焊点后端串联电容，实时监测电容的充放电时间作为检测参数；在焊点结构产生裂纹时，焊点的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：景博，李龙腾，谢青松，焦晓璇，陆芳，李方滨，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：