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申请/专利权人：天津海瑞电子科技有限公司

摘要：本发明属于半导体器件测试领域，具体涉及功率模块循环测试方法。本发明公开的功率模块循环测试方法包括：对串联或并联的若干个功率模块施加电流，以获得对应于每个功率模块的第一温度序列；根据第一温度序列和热输入序列确定功率模块响应热输入的第二温度序列；根据第二温度序列确定功率模块温度的异常程度值；在异常程度值低于预设值时，基于第一温度序列确定第三温度序列，其中第三温度序列的循环时长高于第一温度序列；所述功率模块和工作界面接触，且工作界面被配置为具有和功率模块测量位对应的温控元件，且多个温控元件的热输出独立调节。本发明可以降低功率模块循环测试的时间成本。

主权项：1.功率模块循环测试方法，其特征在于，包括：对串联或并联的若干个功率模块施加电流，以获得对应于每个功率模块的第一温度序列；根据第一温度序列和热输入序列确定功率模块响应热输入的第二温度序列；根据第二温度序列确定功率模块温度的异常程度值；在异常程度值低于预设值时，基于第一温度序列确定第三温度序列，其中第三温度序列的循环时长高于第一温度序列；所述功率模块和工作界面接触，且工作界面被配置为具有和功率模块测量位对应的温控元件，且多个温控元件的热输出独立调节；所述热输入序列包括功率模块的电流和工作界面的温度；所述第二温度序列的获取过程包括：将功率模块的输入电流、工作界面的温度和功率模块的温度输入作为输入，输入至LSTM神经网络，获得功率模块在第一时间窗口后的温度；所述LSTM神经网络包含输入层、隐藏层和输出层；所述隐藏层的数目至少为２；所述LSTM神经网络的训练数据具有第二时间窗口的间隔，所述第二时间窗口和第一时间窗口一致，或第一时间窗口的尺寸为第二时间窗口的整数倍；所述功率模块温度的异常程度值的确定过程包括：根据第二温度序列和该温度序列实际测量的元件温度值获得预测温度和实际温度的差值序列；使用无监督算法对含有差值序列和参考序列进行异常识别，获取差异序列内异常值，基于异常值和第一参考中心距离的均值或比例确定异常程度；所述第一参考中心基于差值序列内的正常值和参考序列确定；或者，所述功率模块温度的异常程度值的确定过程包括：根据第二温度序列和该温度序列实际测量的元件温度值获得预测温度和实际温度的差值序列；使用无监督算法对含有差值序列和参考序列进行异常识别，获取差异序列内的异常值，基于异常值的比例和绝对值确定整体结果的可靠性；响应于整体可靠性高于预设值，基于第二参考中心确定异常程度；所述第二参考中心基于差值序列内的正常值确定；所述基于第一温度序列确定第三温度序列包括：基于第一温度序列和实测温度值对LSTM神经网络进行增量训练，得到调整后的LSTM神经网络；以预设的测试条件为输入，使用调整后的LSTM神经网络获取温度的输出值。

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