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基于低频噪声检测光耦器件可靠性的频域筛选方法 被引量:5
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作者 陈晓娟 王文婷 景非 《电子器件》 CAS 北大核心 2015年第1期58-62,共5页
针对光耦器件可靠性筛选,提出全频段阈值筛选方法检测光耦器件内部低频噪声。根据光耦器件内部的低频噪声完成光耦器件可靠性的筛选。实验中利用光耦器件测试系统检测200只光耦器件内部的低频噪声,计算这200只光耦器件全频段平均噪声谱... 针对光耦器件可靠性筛选,提出全频段阈值筛选方法检测光耦器件内部低频噪声。根据光耦器件内部的低频噪声完成光耦器件可靠性的筛选。实验中利用光耦器件测试系统检测200只光耦器件内部的低频噪声,计算这200只光耦器件全频段平均噪声谱,确定筛选的阈值,再根据光耦器件可靠性分类标准,判断被测器件可靠性等级。 展开更多
关键词 光耦噪声筛选 低频噪声检测 过激噪声 筛选阈值
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基于低频噪声检测的电力MOSFET可靠性分析 被引量:8
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作者 樊欣欣 杨连营 陈秀国 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期75-80,共6页
针对变电所中通信电源的核心器件电力金属氧化物半导体场效应晶体管(power MOSFET,P-MOSFET)在大功率、强电流下易损坏、故障率高,直接影响电力通信业务的安全稳定运行的问题,提出了一种基于低频噪声检测的可靠性分析方法。利用互功... 针对变电所中通信电源的核心器件电力金属氧化物半导体场效应晶体管(power MOSFET,P-MOSFET)在大功率、强电流下易损坏、故障率高,直接影响电力通信业务的安全稳定运行的问题,提出了一种基于低频噪声检测的可靠性分析方法。利用互功率谱测量方法检测PMOSFET内部的本征低频噪声,根据频段阈值法的拐点噪声谱,确定P-MOSFET筛选的上下限阈值大小,建立了P-MOSFET的1/f噪声功率谱密度及其阈值的对应关系式。实验结果表明,与传统的有损检测法相比,该方法能够有效评估P-MOSFET的三种可靠性等级,提高了可靠性筛选的准确率,为其他晶体管的可靠性评估提供了参考。 展开更多
关键词 电力金属氧化物半导体场效应晶体管(P-MOSFET) 可靠性分析 阈值筛选 低频噪声检测 功率谱密度
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光电耦合器件低频噪声特性与可靠性老化研究 被引量:5
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作者 余永涛 王之哲 +5 位作者 郭长荣 刘焱 罗宏伟 王小强 罗军 陈勇国 《半导体光电》 CAS 北大核心 2018年第2期192-196,共5页
在宽的输入偏置电流范围条件下,开展了光电耦合器件低频噪声特性测试与功率老化和高温老化的可靠性试验研究。结果表明,光电耦合器件的低频噪声主要是内部光敏晶体管1/f噪声,并随输入偏置电流的增大呈现先增大后减小的规律,这与器件的... 在宽的输入偏置电流范围条件下,开展了光电耦合器件低频噪声特性测试与功率老化和高温老化的可靠性试验研究。结果表明,光电耦合器件的低频噪声主要是内部光敏晶体管1/f噪声,并随输入偏置电流的增大呈现先增大后减小的规律,这与器件的工作状态密切相关。功率老化试验后,高输入偏置电流条件下的低频噪声有所增大,这归因于电应力诱发的有源区缺陷。高温老化试验后,整个器件线性工作区条件下的低频噪声都明显增大,说明温度应力能够更多地激发器件内部的缺陷。相对于1/f噪声幅度参量,低频噪声宽带噪声电压参量可以更灵敏准确地进行器件可靠性表征。 展开更多
关键词 光电耦合器件 低频噪声检测 功率老化 高温老化 可靠性
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基于低频电噪声的光电耦合器可靠性筛选方法研究 被引量:3
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作者 余永涛 支越 +3 位作者 陈勇国 罗宏伟 王小强 罗军 《半导体光电》 CAS 北大核心 2019年第5期615-619,共5页
低频电噪声是表征电子器件质量和可靠性的敏感参数,通过测试低频噪声,可以快速、无损地实现光耦器件的可靠性评估。通过开展可靠性老化对光电耦合器低频噪声特性影响的试验研究,提出基于低频段宽频带噪声参数的光电耦合器可靠性筛选方法... 低频电噪声是表征电子器件质量和可靠性的敏感参数,通过测试低频噪声,可以快速、无损地实现光耦器件的可靠性评估。通过开展可靠性老化对光电耦合器低频噪声特性影响的试验研究,提出基于低频段宽频带噪声参数的光电耦合器可靠性筛选方法,并将可靠性筛选结果与点频噪声筛选方法结果进行对比分析。结果表明,与点频噪声参数等现有方法相比,宽频带噪声参数可以更灵敏和准确地表征器件可靠性,同时计算简便,基于宽频带噪声参数的光电耦合器可靠性筛选方法可以实现更为准确合理的可靠性分类筛选。 展开更多
关键词 光电耦合器 低频噪声检测 可靠性筛选 宽带噪声
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基于改进平均互谱周期图法的模拟电路故障检测研究 被引量:1
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作者 张超越 赵中华 邓德迎 《桂林航天工业学院学报》 2021年第3期257-264,共8页
基于模拟电路中器件缺陷引发的电路故障能通过电路输出噪声功率谱密度来表示的现象,提出一种基于改进平均互谱周期图法与深度学习算法结合的模拟电路故障诊断方法。由改进平均互谱周期图法提取不同故障下的噪声谱密度,作为深度学习的特... 基于模拟电路中器件缺陷引发的电路故障能通过电路输出噪声功率谱密度来表示的现象,提出一种基于改进平均互谱周期图法与深度学习算法结合的模拟电路故障诊断方法。由改进平均互谱周期图法提取不同故障下的噪声谱密度,作为深度学习的特征值,使用K邻近算法对硬件平台采集的数据集进行模型训练与预测,验证了方案的可行性。依托FPGA开发平台,通过实验验证,使用上述方法,故障检测正确率达到了95.7%,检测耗时约2 s,与平均周期图法相比,减小了提取特征值的方差和标准差,提高了故障检测的正确率。 展开更多
关键词 故障检测 低频噪声检测 平均互谱周期图法 K邻近算法
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