Zustandsüberwachung und Prognostic Health Management für Elektronik

Mit dem derzeitigen starken Fokus auf die Themen »Internet of Things« (IoT), autonome Fahrzeuge und Industrie 4.0 gewinnt zuverlässige und sichere Elektronik entscheidend an Bedeutung. Durch die Vorhersage des physischen Zustands komplexer Elektroniksysteme und dessen rechtzeitiger Anzeige können Ausfälle, mit teilweise katastrophaler Wirkung, vermieden werden. Prognostic and Health Monitoring (PHM) sind Methoden für die Überwachung elektronischer Systeme sowie die Vorhersage von Nutzungsdauern und zu erwartenden Ausfällen. Das PHM führt auf dem Gebiet der Elektronikzuverlässigkeit verschiedene unserer Kompetenzen zusammen. Dies reicht von der Erfassung von Betriebsbelastungen mit kundenspezifischer Sensortechnologie (Feldlastcharakteristiken, Mission Profiles), über Hot-Spot-Analysen zur Identifizierung von kritischen Bereichen der Baugruppen mittels Finite-Elemente-Simulation und 3D-Röntgeninspektion, bis hin zur Verknüpfung von Machine-Learning-Algorithmen mit Lebensdauerdaten.

Am Fraunhofer IKTS wurde ein datengesteuerter und physikalisch modellierter PHM-Ansatz für die Bestimmung der Nutzungsdauer entwickelt. Dieser konzentriert sich auf die Schadensabschätzung elektronischer Komponenten mit Hilfe eines maschinellen Lernmodells, das mit Felddaten und synthetischen Ausfalldaten trainiert wird. Dies ermöglicht in Verbindung mit entwickelten Lebensdauermodellen die Vorhersage der Restnutzungsdauer (RUL) der Komponenten.

Der PHM-Ansatz und seine Anpassungsfähigkeit wurden am Beispiel der Motorelektronik in E-Bikes und der Leistungselektronik in Straßenbahnen erfolgreich demonstriert:

• Erfassung von Betriebslasten (Temperatur, Strom, Spannung, mechanischer Schock und Vibration)
• Merkmalsanalyse (Merkmalsreduktion, Merkmalsextraktion)
• Hotspot-Analyse und Entwicklung des digitalen Zwillings (virtuelle Abbildung der realen Elektronik)
• Beschleunigte Alterungstests, Lebensdauermodellierung
• Entwicklung von AI/Machine Learning-Modellen für die Fehlervorhersage
• Fehlersuche und Fehlerdiagnose, Physics-of-Failure-Analyse
• Berechnung der Restnutzungsdauer (RUL)