論文の概要: Failure-Mechanism Transferability of Cumulative-Damage Features for Health State Estimation of SiC Power Modules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08365v2
- Date: Tue, 11 Aug 2026 07:18:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 16:08:30.589622
- Title: Failure-Mechanism Transferability of Cumulative-Damage Features for Health State Estimation of SiC Power Modules
- Title（参考訳）: SiCパワーモジュールの健康状態推定のための累積減衰特性の破壊・機械的伝達性
- Abstract要約: 我々は,2つのSiCパワーサイクルキャンペーンにおいて,物理インフォームドNODE(Neural Ordinary Differential Equation)に対する5つの基準手法をベンチマークした。
NODEはパイプラインの残りの部分を共有する2つの入力レジームで評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0826731459445489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven health-state estimators for SiC (Silica-Carbide) power modules typically report their performance on a single accelerated-aging campaign, and how that performance transfers to a different failure mechanism is rarely tested. We benchmark five reference methods from the prognostics and condition-monitoring literature against a physics-informed NODE (Neural Ordinary Differential Equation) on two SiC power-cycling campaigns driven by structurally different failure mechanisms, solder-layer fatigue and wire-bond lift-off, under a per-module $k$-fold protocol. The NODE is evaluated under two input regimes that share the rest of the pipeline: the baseline electrical precursors and a set of cumulative thermoelectric features. Every reference method degrades on the wire-bond campaign, with average errors growing and precision decreasing with respect to their performance on the soldered campaign. The NODE fed with the cumulative features keeps its soldered-campaign metrics on both mechanisms, with differences inside the fold-to-fold variance, while the same architecture fed with the baseline precursors falls back to the reference-method cluster. The input representation contributes at least as much as the architecture to failure-mechanism transferability of a health-state estimator.
- Abstract（参考訳）: SiC(Silica-Carbide)パワーモジュールのデータ駆動型ヘルス状態推定器は、通常、1つのアクセラレーションエイジングキャンペーンでパフォーマンスを報告する。
提案手法は, 構造的に異なる故障機構, 半田層疲労, ワイヤボンドリフトオフにより駆動される2つのSiCパワーサイクルの動作に対して, 1モジュールあたり$k$-foldプロトコルを用いて, 物理インフォームドNODE(Neural Ordinary Differential Equation)に対して, 5つの基準手法をベンチマークする。
NODEはパイプラインの残りの部分を共有する2つの入力状態、すなわちベースライン電気前駆体と累積熱電特性によって評価される。
各基準法はワイヤボンドキャンペーンで劣化し、ハンダ付けキャンペーンにおける平均誤差は増加し、精度は低下する。
累積的な特徴を取り入れたNODEは、折りたたみ式と折りたたみ式の違いを伴って、両機構のハンダ付け・カンパインメトリクスを保持し、ベースライン前駆体が供給する同じアーキテクチャはリファレンス・メソッド・クラスタにフォールバックする。
入力表現は、少なくとも、状態推定器の故障機構の伝達可能性のアーキテクチャに寄与する。
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