【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子工程，尤其涉及一种电子元器件的故障预测方法。
技术介绍
1、随着电子元器件在各种应用中的广泛使用，对其可靠性和稳定性的要求也日益提高。故障预测成为一项重要的研究方向，旨在提前识别潜在的故障，并采取相应的措施，以减少系统故障对正常运行的影响。然而，传统的电子元器件的故障预测方法通常依赖人工经验来判断元器件的状态和可能的故障，容易受主观因素影响，且无法考虑电子元器件系统中的非线性关系；同时电子元器件在运行过程中可能受外部环境、工作条件的影响，传统方法难以适应这种动态的变化，无法根据电子元器件的实时状态进行故障预测。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种电子元器件的故障预测方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种电子元器件的故障预测方法包括以下步骤：
3、步骤s1：对电子元器件进行边缘节点部署，并进行节点间通信优化，生成节点通信数据；基于节点通信数据利用微型传感器对电子元器件进行自适应采样处理，得到元器件工作数据；
4、步骤s2：根据元器件工作数据进行结构感知网处理，生成局部异常结构数据；
5、步骤s3：对局部异常结构数据进行自组织映射处理，生成目标单元簇数据；根据目标单元簇数据进行故障识别处理，分别生成故障特征数据以及故障类型数据；
6、步骤s4：根据故障特征数据以及故障类型数据进行故障原因预测处理，生成故障原因数据；
7、步骤s5：通过元器件工作数据以及故障原因数据进
8、本专利技术通过边缘节点部署可以实现对电子元器件的实时、高效、低成本的状态监测，减少数据传输的延迟和开销，提高数据的质量和可靠性。利用结构感知网的自组织和自适应特性，对元器件工作数据进行降维和压缩，提取出与故障相关的关键特征，降低数据的复杂度和冗余度。利用自组织映射的非线性映射和聚类能力，将高维的局部异常结构数据映射到低维的拓扑空间，形成不同的目标单元簇，反映出不同的故障模式，实现对故障类型的自动分类和识别。利用故障特征数据和故障类型数据作为输入，结合电子元器件的物理模型和故障机理，建立故障原因预测的数学模型，通过优化算法求解，得到故障原因数据，分析出导致故障的内在原因和外部因素。利用元器件工作数据和故障原因数据作为输入，结合电磁场仿真软件，模拟出电子元器件在故障情况下的电磁场分布和变化，得到故障仿真预测数据，反映出故障的发展趋势和影响范围，为故障优化处理提供依据。故障优化处理是指根据故障仿真预测数据，采取相应的措施，如调整参数、更换元件、增加冗余等，使电子元器件的性能和寿命得到改善，得到预测故障优化数据，反映出优化后的电子元器件的状态和性能。因此，本专利技术的一种电子元器件的故障预测方法通过对工作中电子元器件进行自适应实时采集，考虑电子元器件的工作环境以及工作状态，对采集的工作数据进行结构感知网处理，提取出关键故障特征数据，利用电磁场仿真实验对电子元器件进行时序故障推理预测，从而实现电子元器件的故障预测。
9、本申请有益效果在于，选择边缘计算平台，连接电子元器件的电路板，设计合理的边缘节点拓扑结构，优化节点间的通信路径和带宽。使用边缘节点收集和处理电子元器件的电压、电流、温度、频率等数据，生成节点通信数据，将其发送到云端或其他节点。选择合适的微型传感器，将其安装在电子元器件的关键部位，对其进行自适应采样处理，得到元器件工作数据，将其发送到边缘节点或云端。使用云端或边缘节点的计算资源，对元器件工作数据进行预处理，提高数据的质量和可用性。通过元器件工作数据中原始图像进行预处理，使用图像配准算法将优化图像与目标表面对齐，确保准确的配准。根据具体情况调整边缘检测算法的参数，以获得清晰的元器件边缘。对电子元器件工作图像进行表面纹理提取，使用角点检测算法检测图像中的关键特征点。对结构变化事件进行评估，判断其是否为异常，生成局部异常结构数据。使用自组织映射(som)的方法，对局部异常结构数据进行聚类，形成一个地图，显示单元的位置、形状、颜色、标签等信息，对单元簇数据进行筛选，选择最具代表性和异常性的单元，作为目标单元，生成目标单元簇数据。对目标单元簇数据进行分析，提取故障的特征，生成故障特征数据，并根据故障的特征，匹配故障的类型，生成故障类型数据。对故障特征数据以及故障类型数据进行预处理，提高数据的质量和可用性。对故障特征数据以及故障类型数据进行分析，建立故障的因果模型，表示故障的原因和结果之间的概率关系。对故障的因果模型进行推理，根据故障的结果反向推导故障的原因，生成故障原因数据。使用电磁场仿真对元器件工作数据以及故障原因数据进行分析，建立元器件的电磁场模型，表示元器件的电磁参数和特性。对元器件的电磁场模型进行仿真，模拟元器件在正常和故障状态下的电磁场分布和变化，生成故障仿真数据。对故障仿真数据进行预测，预测元器件在未来一段时间内的电磁场变化趋势和规律，生成故障仿真预测数据。根据元器件的电磁场变化趋势和规律，提出优化的方案和措施，生成故障优化数据。
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1.一种电子元器件的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，元器件工作数据包括工作环境数据、运行状态数据以及元器件图像数据，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S25中角点检测算法公式如下所示：
5.根据权利要求3所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S27包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
8.根据权利要求6所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的电子元器件的故障预测方法，
...【技术特征摘要】
1.一种电子元器件的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，元器件工作数据包括工作环境数据、运行状态数据以及元器件图像数据，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤s25中角点检测算法公式如下所示：
5.根据权利要求3所述的电子元器件的故障预测方法，其特征在于，步骤s27包...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝俊，龚长军，皮章彬，
申请(专利权)人：广东凡宇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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