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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119578332B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411645667.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/367；該發(fā)明授權(quán)一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法及系統(tǒng)是由黃洪鐘;黃鑫;曾穎;米金華;李靜;黃土地;夏凡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法及系統(tǒng)，涉及電子元器件可靠性分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法為對(duì)運(yùn)算放大器的陶瓷電容進(jìn)行加速退化試驗(yàn)，獲取電容的電氣參數(shù)和非電氣參數(shù)的退化信息，在眾多參數(shù)中選擇具有明顯退化趨勢(shì)的N個(gè)參數(shù)作為關(guān)鍵退化參數(shù)，以此為基礎(chǔ)開(kāi)展電容的可靠性評(píng)估過(guò)程；通過(guò)對(duì)電容的電氣參數(shù)和非電氣參數(shù)的退化信息進(jìn)行分析，得到電容在N個(gè)關(guān)鍵參數(shù)單性能下的可靠度值；根據(jù)不同單性能退化量可靠度函數(shù)，選取合適的Copula函數(shù)作為連接函數(shù)并以此計(jì)算多性能下可靠度函數(shù)值。本發(fā)明解決了運(yùn)算放大器的電容性能難以準(zhǔn)確分析的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種運(yùn)算放大器的電容性能可靠性分析方法，其特征在于，包括： 步驟1：對(duì)運(yùn)算放大器的陶瓷電容進(jìn)行加速退化試驗(yàn)，獲取電容的電氣參數(shù)和非電氣參數(shù)的退化信息，并選擇具有明顯退化趨勢(shì)的N個(gè)參數(shù)作為關(guān)鍵退化參數(shù)，以此為基礎(chǔ)開(kāi)展電容的可靠性評(píng)估過(guò)程； 步驟2：分別針對(duì)步驟1得到的N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)，計(jì)算其經(jīng)驗(yàn)累積概率和理論累積概率之差，在工程中常用的概率分布中，根據(jù)所得到的Anderson-Darling統(tǒng)計(jì)量值度量上述關(guān)鍵退化參數(shù)性能數(shù)據(jù)服從特定分布的程度，對(duì)于特定數(shù)據(jù)集和分布，分布與數(shù)據(jù)擬合得越好，該統(tǒng)計(jì)量值就越小； 步驟3：根據(jù)步驟2得到的N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)所對(duì)應(yīng)的擬合分布，各自選取擬合最好的前兩個(gè)分布，針對(duì)步驟1中N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)的原始數(shù)據(jù)，通過(guò)有放回的重復(fù)抽樣方法獲取新樣本數(shù)據(jù)，以擴(kuò)充后的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用Bootstrap自助法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并估計(jì)每個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)的擬合分布的未知參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量值； 步驟4：根據(jù)步驟3得到的N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)在每個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)刻所選最優(yōu)擬合分布的未知參數(shù)估計(jì)值，該組時(shí)序數(shù)據(jù)反應(yīng)了分布的退化情況，并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，綜合評(píng)判各個(gè)誤差指標(biāo)，選擇最合適的作為未知參數(shù)隨時(shí)間變化的數(shù)學(xué)模型； 步驟5：根據(jù)步驟4所得到N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)下的兩個(gè)擬合分布的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建混合退化量分布模型，采用智能算法粒子群算法優(yōu)化迭代出其中的未知參數(shù)，得到各自關(guān)鍵參數(shù)的混合退化量分布退化模型； 步驟6：結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)設(shè)置關(guān)鍵參數(shù)的失效閾值，根據(jù)可靠度在概率意義上的本質(zhì)定義，將步驟5得到的未知參數(shù)退化模型代入其中進(jìn)行求解，得到電容在N個(gè)關(guān)鍵退化參數(shù)單性能下的可靠度值； 步驟7：根據(jù)步驟6得到的不同單性能退化量可靠度值，選取合適的Copula函數(shù)作為連接函數(shù)并以此計(jì)算多性能下可靠度函數(shù)值。

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