What are the effects of the reliability model uncertainties in the maintenance decisions?

Most of the works proposed for the design of reliability test plans  are  devoted  to  the  guaranty  of  the  reliability performance  of  a  product  but  scarce  of  them  tackles maintenance  issues.  On  the  other  hand,  classical maintenance  optimization  criteria  rarely  take  into  account the variability of the failure parameters due to lack of data, especially when the data collection in the operating phase is expensive.  The  objective  of  this  paper  is  to  highlight through a numerical experiment the impact of the test plan design  defined  here  by  the  number  of  the  products  to  be tested and the test duration on the performance of a classical condition-based maintenance (CBM) policy

Accelerated degradation modeling considering long-range dependence and unit-to-unit variability

Accelerated degradation testing (ADT) is an effective way to evaluate the reliability and lifetime of highly reliable products. Existing studies have shown that the degradation processes of some products are non-Markovian with long-range dependence due to the interaction with environments. Besides, the degradation processes of products from the same population generally vary from each other due to various uncertainties. These two aspects bring great difficulty for ADT modeling. In this paper, we propose an improved ADT model considering both long-range dependence and unit-to-unit variability. To be specific, fractional Brownian motion (FBM) is utilized to capture the long-range dependence in the degradation process. The unit-to-unit variability among multiple products is captured by a random variable in the degradation rate function. To ensure the accuracy of the parameter estimations, a novel statistical inference method based on expectation maximization (EM) algorithm is proposed, in which the maximization of the overall likelihood function is achieved. The effectiveness of the proposed method is fully verified by a simulation case and a microwave case. The results show that the proposed model is more suitable for ADT modeling and analysis than existing ADT models

Accelerated degradation data of SiC MOSFETs for lifetime and Remaining Useful Life assessment

International audienceThe phenomenon of threshold voltage instability has been reported to be a critical issue for the first generation of commercial SiC MOSFETs. For aeronautic mission profile, the long term reliability of such device has to be estimated prior to any integration. As far as the author knows, this paper proposes one of the first attempts to use a non-homogeneous gamma process to model the threshold voltage degradation of a commercial SiC MOSFET. Such approach allows evaluating the time to failure as well as it distribution thanks to the proposed Acceleration degradation testing methodology. All the data collected during the ageing tests will be used to model an acceleration factor and to extrapolate the Time-To-Failure in a given application. Ultimately, the use of gamma process to evaluate the Remaining Useful Life of electronic component is described as a first step toward prognostic of Remaining Useful Life in embedded power electronics

Evaluation de la durée de vie de composants électroniques de puissance commerciaux soumis à plusieurs tests de vieillissement et détermination des mécanismes de défaillance

Actuellement, dans les plateformes aérospatiales, le nombre et le besoin d’intégration des équipements électriques et électroniques sont grandissant du fait que leurs fonctions nécessitent de plus en plus de puissance. L’objectif de minimisation des coûts et surtout la disponibilité des dispositifs électroniques forcent les concepteurs et les fabricants de ces plateformes à s’orienter vers des produits commerciaux (dits grand public). La fiabilité des boîtiers des composants de puissance doit être évaluée dans les environnements sévères des applications aérospatiales. Une dizaine de composants électroniques de puissance a été sélectionnée en fonction de leur disponibilité et l’adéquation de leurs performances électriques et thermiques aux exigences des applications aérospatiales. Ces composants intègrent différents types de semi-conducteurs tels que le silicium, le carbure de silicium et le nitrure de gallium. Tout d’abord, une étude a été menée sur les potentiels modes et mécanismes de défaillance de ces composants électroniques de puissance dans ces environnements. Elle a permis de mettre en place plusieurs procédures de vieillissement accéléré ainsi que le développement de deux bancs de tests pour suivre électriquement le vieillissement de ces composants. Ces tests ont été menés sur deux diodes Schottky SiC, commercialisées par deux fabricants, regroupant les technologies des boîtiers des composants électroniques de puissance. Les analyses de défaillance ont tout d’abord mis en évidence une immaturité de la technologie de la jonction Schottky des puces SiC de l’une des deux diodes soumis à une tension inverse. Ces défaillances sont attribuées à la destruction partielle de la structure Schottky et indique une reproductibilité non maitrisée de la fabrication des puces de ce composant. Ensuite, ces analyses ont mis en évidence plusieurs mécanismes de vieillissement lors de tests simulant des régimes « On-Off » des applications (cycles thermiques de puissance). Celui considéré comme la cause de la défaillance est la fissuration de la soudure des fils d’interconnexion avec la puce. Une loi pouvant décrire la fissuration des interconnexions a été identifiée à la suite des évolutions des cycles thermiques de puissance à l’approche de la défaillance. L’étude de ces évolutions a permis de démarrer l’élaboration d’un modèle physique de défaillance adapté aux interconnexions de la puce en vue d’estimer la durée de vie des composants commerciaux

Méthodes de modélisation statistique de la durée de vie des composants en génie électrique

La fiabilité constitue aujourd’hui un enjeu important dans le contexte du passage aux systèmes plus électriques dans des secteurs critiques tels que l’aéronautique, l’espace ou le nucléaire. Il s’agit de comprendre, de modéliser et de prédire les mécanismes de vieillissement susceptibles de conduire les composants à la défaillance et le système à la panne. L’étude des effets des contraintes opérationnelles sur la dégradation des composants est indispensable pour la prédiction de leur durée de vie. De nombreux modèles de durée de vie ont été développés dans la littérature dans le contexte du génie électrique. Cependant, ces modèles présentent des limitations car ils dépendent du matériau étudié et de ses propriétés physiques et se restreignent souvent à un ou deux facteurs de stress, sans intégrer les interactions pouvant exister entre ces facteurs. Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour la modélisation de la durée de vie des composants du génie électrique. Cette méthodologie est générale ; elle s’applique à différents composants sans a priori sur leurs propriétés physiques. Les modèles développés sont des modèles statistiques estimés sur la base de données expérimentales issues de tests de vieillissement accéléré où plusieurs types de stress sont considérés. Les modèles visent alors à étudier les effets des différents facteurs de stress ainsi que de leurs différentes interactions. Le nombre et la configuration des tests de vieillissement nécessaires à construire les modèles (bases d’apprentissage) sont optimisés de façon à minimiser le coût expérimental tout en maximisant la précision des modèles. Des points expérimentaux supplémentaires aléatoirement configurés sont réalisés pour valider les modèles (bases de test). Deux catégories de composants sont testées : deux types d’isolants couramment utilisés dans les machines électriques et des sources de lumière OLED. Différentes formes des modèles de durée de vie sont présentées : les modèles paramétriques, non paramétriques et les modèles hybrides. Tous les modèles développés sont évalués à l’aide de différents outils statistiques permettant, d’une part, d’étudier la pertinence des modèles et d’autre part, d’évaluer leur prédictibilité sur les points des bases de test. Les modèles paramétriques permettent de quantifier les effets des facteurs et de leurs interactions sur la durée de vie à partir d’une expression analytique prédéfinie. Un test statistique permet ensuite d’évaluer la significativité de chacun des paramètres inclus dans le modèle. Ces modèles sont caractérisés par une bonne qualité de prédiction sur leurs bases de test. La relation entre la durée de vie et les contraintes est également modélisée par les arbres de régression comme méthode alternative aux modèles paramétriques. Les arbres de régression sont des modèles non paramétriques qui permettent de classifier graphiquement les points expérimentaux en différentes zones dans lesquelles les contraintes sont hiérarchisées selon leurs effets sur la durée de vie. Ainsi, une relation simple, graphique, et directe entre la durée de vie et les contraintes est obtenue. Cependant, à la différence des modèles paramétriques continus sur le domaine expérimental étudié, les arbres de régression sont constants par morceaux, ce qui dégrade leur qualité de prédiction sur la base de test. Pour remédier à cet inconvénient, une troisième approche consiste à attribuer un modèle linéaire à chacune des zones identifiées avec les arbres de régression. Le modèle résultant, dit modèle hybride, est donc linéaire par morceaux et permet alors de raffiner les modèles paramétriques en évaluant les effets des facteurs dans chacune des zones tout en améliorant la qualité de prédiction des arbres de régression