基于脉冲回波法的RTV硅橡胶缺陷超声检测技术研究

室温硫化(RTV)硅橡胶现场喷涂过程中极易出现深层厚度不均,或混入空气、土壤、微粒等杂质,运行中也会产生裂缝等缺陷,进而降低涂层性能。为快速检测上述缺陷,提出基于超声脉冲回波的RTV硅橡胶缺陷检测方法,该方法采用数字超声波探伤仪对不同厚度、含有不同尺寸杂质颗粒和条状缺陷的RTV硅橡胶试样进行超声无损检测。结果表明,超声回波检测法可准确地测出RTV硅橡胶的厚度,并检测出0.1~0.8 mm直径范围内的颗粒和条状缺陷,且缺陷尺寸越大,尺寸检测精度越高。

基于PSO-BP神经网络模型的IGBT老化预测

IGBT(绝缘栅双极型晶体管)在使用过程中会产生热量,在其内部产生疲劳累积,最终老化失效。而在IGBT老化过程中,其输出电气参数会发生变化,可据此判断IGBT的老化状态。为此,基于NASA PCoE研究中心提供的IGBT加速老化数据,选取IGBT关断过程中集射极电压尖峰值为失效特征参数;采用卡尔曼滤波对该参数进行预处理后,应用BP神经网络建立IGBT老化预测模型;分别使用遗传算法和粒子群优化算法对BP神经网络初始权值及阈值进行寻优,解决其易陷入局部最优的缺陷;应用均方误差、平均绝对误差、相关系数作为评价指标,对网络性能进行评估。结果表明,经优化后的网络效果均优于BP神经网络,而其中以PSO-BP算法所构建的IGBT老化预测模型为最优模型,可以更准确地实现IGBT的老化预测。