在印刷电路板 (PCB) 上使用超声波引导波的温度热点检测 - - 一种机器学习方法
Lawrence Yule1, Nicholas Harris1, Martyn Hill2
1Smart Electronic Materials and Systems Research Group, School of Electronics and Computer Science, Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton, Southampton SO17 1BJ, UK.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 24, 2024
概括
这项研究使用超声波引导波和机器学习来非侵入性地检测印刷电路板 (PCB) 上的温度热点. 这种方法以最小的传感器实现高精度,这对于航空航天和汽车应用中的可靠电子设备至关重要.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电气工程 电气工程
- 声学 声学 在声学上
背景情况:
- 使用众多传感器的印刷电路板 (PCB) 传统的温度监测可能会侵入并影响电子元件的操作.
- 开发非侵入性,高分辨率的温度监测对于先进的电子产品至关重要,特别是在航空航天和汽车行业.
研究的目的:
- 研究使用超声波导向波与压电晶圆活性传感器 (PWAS) 进行非侵入性PCB温度热点检测.
- 评估机器学习算法在使用最小传感器配置识别热点方面的有效性.
主要方法:
- 通过使用COMSOL多物理在不同温度条件下通过简化的PCB模型模拟波传播.
- 应用机器学习算法来分析传感器数据以识别组件位置的热点.
- 系统地改变了压电晶片活性传感器 (PWAS) 的数量和配置.
主要成果:
- 使用四个PWAS实现了97.6%的高精度热点检测.
- 在脉冲回声配置中的单个传感器显示了88.1%的精度降低.
- 该方法为有效的热点识别提供了足够的空间分辨率.
结论:
- 超声波导向波为高分辨率PCB温度监测提供了一个非侵入性和高效的解决方案.
- 这种方法增强了对电气化行业电子系统可靠性和安全性至关重要的条件监测技术.
- 拟议的方法支持电子技术在航空航天和汽车等苛刻行业的发展.
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