【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及元器件数据监控，尤其涉及一种电子元器件故障管理方法以及系统。
技术介绍
1、在电子元器件发展的早期阶段，元器件的故障诊断主要依赖于经验和手工测试。这一阶段，元器件本身的复杂度相对较低，故障排除主要基于物理可见的损坏或电气特性的变化。随着技术的进步，自动化测试仪器(ate)的出现推动了故障诊断的自动化和精确化。ate可以对元器件进行全面、快速的测试和诊断，提高了故障检测的效率，并逐步引入了一些基于算法的故障诊断方法。进入数字化时代后，大量的数据采集和存储能力的提升使得数据驱动的故障诊断方法逐渐成为可能。机器学习、人工智能等技术的发展使得针对元器件故障的识别和预测变得更加准确和高效。然而目前的电子元器件故障通常只考虑了元器件自身内部参数，并未考虑元器件外部因素对元器件内部造成的影响，从而导致故障警示的效率不高。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种电子元器件故障管理方法以及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种电子元器件故障管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取电子元器件图像和电子元器件基础数据；对电子元器件图像进行虚拟现实格式转换，生成初始虚拟电子元器件三维模型；将电子元器件基础数据导入至初始虚拟电子元器件三维模型中进行动态交互模拟，生成电子元器件动态交互数据；根据电子元器件动态交互数据对初始虚拟电子元器件三维模型进行传感器模拟采集，从而得到虚拟传感器数据集；
4、步骤s2：对虚拟传感器数据集进
5、步骤s3：将元器件动态行为模式识别数据、虚拟传感器数据集和电子元器件动态交互数据进行数据整合，得到标准多模态虚拟数据；对标准多模态虚拟数据进行图结构构建，生成多模态虚拟图结构；对多模态虚拟图结构进行模式规律学习，生成多模态图嵌入模型；
6、步骤s4：通过元器件行为时序数据对电子元器件进行时间尘埃厚度变化分析，生成元器件时间厚度窗口数据集和元器件尘埃厚度数据；基于元器件尘埃厚度数据对电子元器件进行尘埃掩埋程度分析，生成尘埃掩埋程度数据；利用尘埃掩埋程度数据对多模态图嵌入模型进行时间序列预测训练，从而生成尘埃掩埋时间预测模型；将元器件时间厚度窗口数据集导入至尘埃掩埋时间预测模型中进行尘埃堆积预测，生成故障判别数据和正常状态监控日志数据；
7、步骤s5：根据正常状态监控日志数据和故障判别数据进行语料库构建，生成元器件行为语料库；对元器件行为语料库进行故障行为关联，生成故障关联界面。
8、本专利技术通过收集电子元器件的图像和相关基础数据，这可能包括元器件的几何形状、材料属性、电气特性等，对电子元器件图像进行虚拟现实格式的转换，以便在虚拟现实环境中进行处理。这可能涉及将2d图像或其他格式的数据转换为能够在虚拟现实环境中呈现的3d模型。利用虚拟现实技术，将转换后的数据生成电子元器件的初始虚拟三维模型。这包括考虑元器件的外观、形状和可能的运动。将收集到的电子元器件基础数据导入初始虚拟三维模型中，确保模型在物理和电气特性上与实际元器件相匹配。能够实时模拟电子元器件的动态交互，有助于理解元器件在不同工作条件下的行为。通过模拟传感器的采集过程，可以获得虚拟环境中元器件的实时数据，有助于分析和监测元器件性能。将该流程应用于虚拟现实环境中，可以提供更直观的体验，对电子元器件的设计和性能评估提供更全面的了解。通过识别元器件的动态行为模式，系统可以更容易地检测到元器件的异常行为，提高了系统的可靠性和安全性，通过分析元器件行为网络，可以洞察元器件之间的相互作用，从而有助于优化元器件的设计和性能。动态行为模式识别数据可以用于实时监测元器件的状态，有助于及时发现潜在问题并采取相应措施。通过分析元器件的动态行为，可以预测元器件的寿命和性能下降，从而实施预测性维护，降低设备故障的风险。整合不同类型的数据形成多模态虚拟数据，使得系统能够从多个维度全面分析元器件的动态行为，提高对系统整体状态的理解。通过构建多模态虚拟图结构，更好地捕捉了元器件、传感器和动态交互之间的复杂关系，为后续的分析提供了更具体的结构化数据。通过模式规律学习，系统可以自动发现数据中的重要模式和规律，提高对元器件行为的理解和预测能力。多模态图嵌入模型可以提供一个低维表示，使得数据更易于处理和理解。这有助于降低数据的维度，提高计算效率。通过尘埃堆积预测和故障分类，系统可以提前发现潜在的故障迹象，从而实现早期故障检测，减少设备损坏和停机时间。基于尘埃掩埋程度分析，可以更好地优化设备维护计划。定期清理尘埃可以提高元器件性能和寿命。生成的故障判别数据和监控日志数据可以用于数据驱动的决策制定。这有助于提高系统的稳定性和可靠性。通过分析尘埃厚度和掩埋程度，可以更有效地利用清理和维护资源，只在必要时进行干预，减少不必要的维护成本。由于时序数据的实时性，系统能够实时监测元器件状态，及时反馈潜在的故障情况，提高对系统的实时掌控能力。通过分析故障行为关联，系统能够提前识别出元器件行为中与故障相关的模式，实现故障的预测与预警。生成的故障关联界面可以帮助工程师迅速诊断故障原因。通过对元器件行为的关联分析，可以快速定位到与故障有关的行为模式，缩短故障诊断时间。基于故障关联的信息，可以优化设备维护策略。了解元器件在故障状态下的特征有助于更精准地制定维护计划，提高维护效率。故障关联界面可以帮助排除一些正常操作下的异常行为，降低误报率。这有助于提高系统监测的准确性和可信度。因此，本专利技术通过对元器件尘埃厚度变化的分析，结合尘埃掩埋程度数据进行堆积预测，从而在故障预测方面提供了一种新的角度，从而提高了故障识别的全面性和准确性。
9、本专利技术的有益效果在于通过进行实时的电子元器件仿真和动态交互模拟，得到虚拟传感器数据集。这使得系统能够模拟电子元器件在不同操作条件下的行为，为后续分析提供了真实的基础数据。对虚拟传感器数据集进行关键行为特征提取，并基于这些特征构建元器件行为网络。这有助于捕捉电子元器件的重要行为特征，为后续的动态行为模式分析奠定基础。整合了元器件动态行为模式识别数据、虚拟传感器数据集和电子元器件动态交互数据，生成了标准多模态虚拟数据。通过对这些数据进行图结构构建和模式规律学习，系统能够更全面地理解元器件的多模态行为。对元器件行为时序数据进行尘埃厚度变化分析，生成了元器件尘埃厚度数据。这使得系统能够分析元器件的尘埃掩埋程度并预测尘埃堆积情况，进而生成可疑故障信号。这有助于提前发现潜在的故障迹象。对可疑故障信号和正常运行信号进行故障分类，生成了故障判别数据和正常状态监控日志数据。这有助于建立系统的故障诊断和监控机制，提高电子元器件的可靠性和稳定性。根据正常状态监控日志数据和故障判别数据构建元器件行为语料库，并对语料库进行故障行为关联，生成故障关联界面。这为系统提供了更丰富的故障诊断本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子元器件故障管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S43中的尘埃掩埋程度分析公式如下所示：
7.根据权利要求6所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S46包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S463中的损害系数评估公式如下所示：
9.根据权利要求7所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.一种电子元器件故障管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，该电子元器件故
...【技术特征摘要】
1.一种电子元器件故障管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的电子元器件故障管理方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的电子元器件故障管理方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：王奖生，
申请(专利权)人：深圳市恒聚芯电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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