Prognostics and Health Management

Research Area

전장품 건전성 예측관리 (PHM for electronics)

Introduction

건전성 예측관리는 산업데이터를 기반으로 공학 시스템의 상태평가, 이상감지 및 잔여수명(Remaining useful life, RUL)을 예측하는 기술입니다. 인공지능 고장진단 연구실에서는 시스템에 대한 도메인 지식과 데이터분석 기술을 기반으로 전장품에 대한 건정성 예측관리 기술을 연구 개발하고 있습니다.
PHM is the technology of diagnosing current conditions, detecting anomalies and predicting RUL for engineering systems based on industrial data. AI-PHM Lab is developing PHM applications for electronics based on domain knowledge and data analysis.

리튬이온 배터리 신뢰성 평가시간 단축 기술 (Reduction of Li-ion Battery Qualification Time Based on Prognostics and Health Management)

개요

리튬 이온 배터리는 휴대용 전자 제품에서 전기 자동차에 이르기까지 다양한 산업에 사용되고 있습니다. 충방전을 반복하는 동안 SEL 성장과 같은 전기화학적 반응으로인해 배터리의 용량이 감소하게 되며, 일부 불량 배터리는 예상보다 빨리 수명이 다합니다. 일반적으로 리튬 이온 배터리의 신뢰성을 평가하고 불량 배터리를 분류하기 위해 수행하는 시험은 수 개월이 걸립니다. 이 연구에서는 배터리의 이상을 사전에 탐지하여 배터리 시험평가 시간을 줄이기 위한 데이터 기반 방법을 개발하고 있습니다. 이 방법은 용량 감소 추세를 기반으로 비정상 배터리의 용량 감소 곡선에서 이상을 감지합니다. 개발된 방법은 EOL 이전에 불량 배터리의 이상을 감지하므로 리튬 이온 배터리의 시험평가 시간을 줄이는 데 효과적입니다.

Abstract

Lithium-ion (Li-ion) batteries have been used in a wide variety of applications, ranging from portable electronics to electric vehicles. During repetitive charging and discharging, a battery's capacity fades due to electrochemical reactions such as solid electrolyte interphase growth. Some unhealthy batteries reach their EOL sooner than expected. A qualification test is usually conducted to evaluate the reliability of Li-ion batteries and classify unhealthy batteries, but this test requires several months. This paper develops a data-driven method to reduce the qualification time by detecting anomalies before EOL. This method detects an anomaly in the capacity fade curve of unhealthy batteries based on their capacity fade trend. Since the developed method detects anomalies of unhealthy batteries before EOL, the method is effective in reducing the time for the qualification test of Li-ion batteries.

관련 논문 (Related papers)
  • Xu, B., Lee, J., Kong, L., Kwon, D.*, Pecht, M., (2021) “Mitigation Strategies for Li-ion Battery Thermal Runaway: A Review,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 150, pp.111437
  • Kim, S., Park, H., Choi, J.*, Kwon, D.*, (2021) “A Novel Prognostics Approach using Shifting Kernel Particle Filter of Li-ion Batteries under State Changes,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68(4), pp. 3485-3493.
  • Lee, C., Jo, S., Kwon, D.*, Pecht, M., (2021) “Capacity-fading Behavior Analysis for Early Detection of Unhealthy Li-ion Batteries,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68(3), pp. 2659-2666.
  • Lee, J., Kwon, D.*, Pecht, M., (2019) “Reduction of Li-ion Battery Qualification Time Based on Prognostics and Health Management,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 66(9), pp. 7310-7315.
  • Saxena, S.*, Kwon, D., Pecht, M., and Xing, Y., (2019) “Accelerated Degradation Model for C-rate Loading of Lithium-ion Batteries,” International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 107, pp. 438-445.

인공지능을 활용한 전자패키지 인터커넥트 결함의 실시간 진단방법 연구 (Detection of Interconnect Fault of Electronic Packages Based on Artificial Intelligence)

개요

전자 패키지의 건전성은 솔더 조인트, 컴포넌트, 레그, PCB 전송선로와 같은 인터커넥트의 열화에 큰 영향을 받습니다. 인터커넥트는 피로, 기계적 과부롸, 부식, 크리프 현상등과 같은 다양한 메커니즘에 의해 고장이 취약합니다. 인터커넥트의 결함은 구성품들 사이의 연결을 약화시켜 제품의 기능 상실을 초래하게 됩니다. 이 연구는 디지털 신호의 스킨 효과 기반 인터커넥트의 고장을 감지기술을 개발하고 있습니다. 스킨 효과로 인해 디지털 신호는 전도체 표면에 집중되어 전파되며, 전도체 외부의 손상을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였습니다.

Abstract

The health of electronic assemblies is largely affected by the degradation of interconnects, such as solder joints, component legs, and printed circuit board (PCB) traces. Interconnects are vulnerable to failures by a variety of mechanisms, including fatigue, mechanical over-stress, corrosion, and creep. Failure of these interconnects could cause the loss of connectivity between the components, which might eventually result in the loss of assembly functionality. In order to detect interconnect failures, this study introduced an approach based on the skin effect of digital signal. Due to the skin effect, digital signal propagates through the exterior site of the conductor, and can be affected adversely by damages on the exterior site.

관련 논문 (Related papers)
  • Lee, J., Kwon, D.*, Kim, N., and Lee, C., (2019) “PHM-based Wiring System Damage Estimation for Near Zero Downtime in Manufacturing Facilities,” Reliability Engineering and System Safety, vol. 184, pp. 213-218.
  • Shin, I., Koo, K., Kwon, D.*, (2018) “Development of a Non-invasive On-chip Interconnect Health Sensing Method Based on Bit Error Rates,” Sensors, vol. 18(10), pp. 1-13.
  • Lee, J., and Kwon, D.* (2017) “Digital Signal-based Diagnosis of Interconnects Subjected to Degradation in Use Conditions,” Microelectronics Journal, vol. 60, pp. 87-93.
  • Yoon, J., and Kwon, D.* (2016) “A Model-based Prognostic Approach to Predict Remaining Useful Life of Interconnects using Impedance Analysis,” Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 30(10), pp. 4447-4452.

고속신호분석을 이용한 전자제품 고장예지 및 건전성관리 시스템 개발 (Development of Electronics Health Management System based on High Speed Signal Analysis)

개요

솔더 조인트는 전자 패키지의 결함을 일으키는 가장 흔한 고장부위입니다. 이 연구는 RF 임피던스 분석과 가우시안 프로세스 회귀를 사용하여 솔더 조인트의 잔여 수명을 예측하는 PHM 기술을 제시합니다. 기계적인 스트레스 환경에 노출을 통해 솔더 조인트의 결함을 발생시키는 동시에, 솔더 조인트의 RF 임피던스를 지속적으로 감시 하였습니다. 솔더 조인트의 열화와 함께 점진적으로 증가하는 RF 임피던스의 추세를 이용하여 솔더 조인트 고장 전조로 활용 가능합니다. 가우시안 프로세스 회귀를 통한 솔더 조인트의 잔여 수명의 예측은 매우 높은 정확성을 보였습니다.

Abstract

Solder joints are among the most common failure sites in electronic assemblies. This paper presents a prognostic approach that allows for remaining useful life prediction of solder joints using RF impedance analysis and Gaussian process (GP) regression. While solder joints were exposed to a mechanical stress condition to generate fatigue failures, the RF impedance of the solder joint was continuously monitored. The RF impedance provided early indication of impending solder joint failure in the form of a gradual increase prior to the end of life. It was demonstrated that the GP model successfully predicted the time to solder joint failure with high accuracy prior to failure.

관련 논문 (Related papers)
  • Kwon, D.*, Azarian, M. H., and Pecht, M. (2015) “Remaining Life Prediction of Solder Joints Using RF Impedance Analysis and Gaussian Process Regression,” IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, vol. 5(11), pp. 1602-1609.
  • Kwon, D., Azarian, M. H.*, and Pecht, M. (2011) “Non-Destructive Sensing of Interconnect Failure Mechanisms using Time Domain Reflectometry,” IEEE Sensors Journal, vol. 11(5), pp. 1236-1241. (IF: 2.617, 22.95%) [Link]
  • Kwon, D., Azarian, M. H.*, and Pecht, M. (2010) “Prognostics of Interconnect Degradation using RF Impedance Monitoring and Sequential Probability Ratio Test,” International Journal of Perfomability Engineering, vol. 6(5), pp. 443- 452. [Link]
  • Kwon, D., Azarian, M. H.*, and Pecht, M. (2009) “Early Detection of Interconnect Degradation by Continuous Monitoring of RF Impedance,” IEEE Trans. on Device and Materials Reliability, vol. 9(2), pp. 296-304.