激光供能系统寿命预估*

周 康，韦 朴，刘传清*，潘海瑞，袁 航

(1.南京工程学院电气工程学院,江苏 南京 211167；2.南京工程学院通信工程学院,江苏 南京 211167)

在全球能源互联网的快速建设与发展的环境下,电网运行状态的实时感知需求不断深化。具体体现为电网各个环节重要设备运行参数的在线监测和实时信息掌控,物联网[1]作为信息感知和“物物互联”重要技术手段,在智能电网的各个环节中都发挥重要作用,尤其在高电位侧的状态监测领域更是如此。输变电设备物联网高电位监测节点需要更加安全可靠的供能技术和通信技术的支撑。电力系统自动化和智能电网的发展,使得输变电设备中智能电子设备和监测的传感器的应用日益广泛[2-3]。通常,传感器和电子设备采用低压直流供电,但在中高压电气设备的复杂工作环境下,常规通过人工补充传感器节点能量的方法不再适用,其代价也是非常巨大的；受地理因素、高压绝缘等条件的限制,用户设备监测传感器的电源一般不能由低压端直接提供,导致电源供给成为制约在线监测系统发展急需突破的难题。因此,为保证监测装置稳定有效的工作,高电位监测传感器的供电问题亟待解决。

基于以上现状,我们研制了激光供能系统,完成对高压侧的电源供给。由于可靠性问题是所有电子元器件最重要的问题[4],作为激光供能系统的关键设备,激光供能系统内部所有电子元器件的可靠性对整个激光供能系统有着至关重要的作用。因此,对激光供能系统的可靠性研究也是很有必要的。在19 世纪60 年代对于单应力加速模型的研究便已经开始了,例如关于温度的Eyring 模型[1],Arrhenius 模型等[2]。20 世纪以来,研究者们对于电应力的研究也有了很大进展,提出的模型有指数模型以及逆幂律模型[5]。

许多电子元器件的理论寿命能达到数万小时,但是在激光供能系统的实际的应用过程中,我们发现系统内部的电子元器件的实际使用寿命却远远低于厂商所提供的有效使用时间,所以电子元器件的可靠性问题亟待解决,这样才能更加可靠地将这些器件应用于激光供能的系统中。

针对以上的情况,对激光供能系统建立了温度-电应力的双应力的可靠度数学模型,并且考虑到温度或电应力也会在一定范围发生变化,所以将双应力其中的一个应力也作为变量进行可靠度的预测。与之前的单应力的加速模型[6]相比,该模型的适用范围更广,限制条件更少。与现有的许多的多应力模型[7]相比,不仅仅局限于单个电子元器件,而是针对整个系统的可靠度,实用性也更好。

1 激光供能系统寿命预估模型的建立

研制的激光供能系统原理图如图1 所示,该系统主要由高压侧的能量接收模块以及低压侧激光供能模块2 个主要部分组成,两个模块通过光纤进行连接。低压侧的激光供能模块主要由大功率激光二极管(High Power Laser Diode,HPLD)及其驱动电路、温控单元、双向光纤通信单元和一个微处理器组成。其中双向光纤通信单元采用垂直腔面发射激光器(Vertical Cavity Surface Emitting laser,VCSEL)及光电接收单元组成。微处理器实现对所有模块的控制,并实现对外的以太网通信。

图1 激光供能系统结构框图

高压侧的光电接收模块主要功能是完成光电能量转换,该模块主要由光电池、能量管理单元、光电接收单元、双向光纤通信单元和低功耗微处理器单元组成。能量管理单元采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术,实现电源的最大功率稳压输出,双向光纤通信单元通过VCSEL和光电接收单元完成和低压侧的数据处理和数据通信,微处理器可以控制以上所有单元,起到调控的作用。由于整个系统的供能和数据通信都采用了光纤作为介质,所以整个激光供能系统有着良好的抗干扰能力,安全可靠,实用性强。

基于研制的激光供能系统,建立该系统的寿命预估模型。采用数学加速模型可暂不考虑其内部失效机理。

基于Nelson 的广义对数线性模型[8]基础上建立温度-电应力的双应力加速模型。设温度应力为S1,电应力为S2,应力函数分别为y1=φ1(S1),y2=φ2(S2),所以温度-电应力的加速模型如下:

式中:τ是寿命指标；λ0,λi均是待估参数。

温度是常用的寿命加速应力之一,这一应力可加快电子元器件的内部的化学反应,导致腐蚀加速、绝缘破坏、金属电迁移等退化过程[9],这些过程对电子元器件影响符合Arrhenius 模型[10],因此,我们可以根据Arrhenius 模型得到温度和寿命的函数:

式中:τ为寿命特征,T为温度,k为玻尔兹曼常数,A为常数,EA为电子激活能。

电应力包括电压、电流、功率等各种因素,对电子元器件的退化过程有着至关重要的作用,电应力对电子元器件的影响符合逆幂律模型[11],同样,我们可以得到电压和寿命的函数:

式中:τ为寿命特征,B和n均为常数,U为电压。

结合上式(2)和式(3),并对等式两边取对数,建立温度-电应力的双应力加速的数学模型为

式中:μ为寿命分布函数的均值参数。

由经验可知,电子产品的寿命分布通常采用正态分布、对数正态分布以及Weibull 分布进行拟合。根据实验数据结果得出:激光供能系统的寿命分布符合对数正态分布[12]。所以,上述温度-电应力加速模型下的寿命函数可以使用对数正态分布进行描述。其可靠度函数R为

式中:σ为正态分布的标准差。

式中:tj为伪失效寿命。

根据对以上建立的激光功能系统样机进行相应的加速老化实验,得到相关老化实验数据,代入式(4)和式(6)中,求得对应的参数为

λ0=-0.884λ1=2 922.8λ2=-1.781λ3=610.559

所以,根据以上结果得到温度-电应力下的数学模型为

将式(7)代入式(5)中,可得到激光供能系统的可靠度函数R为

式中:ϕ 代表公式常数量部分。

当温度和电压在正常应力下,即温度取25 ℃,电压取5 V,绘制出可靠度函数的曲线如图2 所示。可以得知,该激光供能系统在正常应力下10 500 h以内的可靠度都高于70%,处于较可靠的运行时间。而在10 500 h 之后,系统的整个可靠度就会急剧下降,属于不可靠的运行时间。

图2 激光供能系统在正常应力下的可靠度曲线

2 系统测试和实验

整个激光供能系统的实物图如图3 所示。图中左侧是供能系统的高电位侧,右侧是低电位侧。传光光纤采用芯径为62.5 μm 的多模光纤,通信光纤采用纤芯为50 μm 的多模光纤。高电位部分的光电池采用的是武汉凹伟能源科技有限公司的光电池,其型号为LPC-6P-ST-A,开路电压(Voc)为6.9 V,短路电流(Isc)为842.3 mA,峰值功率(Pmax)为5 018.51 mW,峰值电压(Vpmax)为6.17 V,峰值电流(Ipmax)为813.96 mA,光电转化效率大概在30%。光电池将接收到的光能转化为电能,然后能量管理单元通过最大功率点跟踪的方法将输出功率最大化,供给输出端使用。

图3 激光供能系统实物图

低电位部分的大功率激光器同样也采用武汉凹伟能源科技有限公司的激光器,型号为LDS-825-A,阈值电流(Ith)为1.25 A,波长(wavelength)为821.3 nm,斜率效率(slope)为1.06 W/A,半高宽(FWHM)为2.3 nm。大功率激光器的右侧是一个温控单元,通过半导体制冷片和热敏电阻保证激光器的恒温。

激光供能系统的低压侧通过串口将整个供能系统接入上位机,在上位机界面完成对供能系统的控制,同时也可以对整个系统的实时参数进行监测,了解整个系统的运行情况。图4 为上位机实时监测画面。左侧显示为低压侧的监测数据,可以在上位机上看见激光二极管和制冷片的实时电流和温度,以及低压侧的环境条件(温度、湿度)和系统功率。右侧显示为高压测的数据,同样可以实时监测到主从光电池的各项数据(电流、电压、功率、能量转化效率)、主从电池、最大功率点跟踪单元和系统负载的各项数据(电压、电流、功率),以及高压侧的环境条件(温度、湿度)和系统效率。

图4 上位机实时监测图

根据研制的激光供能系统实际运行数据获得的寿命预估模型来预测整个系统在不同的应力条件下的可靠度曲线。由于在整个激光供能系统的实际的运行过程中,单应力的情况基本不太能满足实际工作条件的需求,温度和电压这两个应力往往不可能保持恒定不变,所以我们需要考虑到电压的变化以及温度的变化情况。

首先考虑电压恒定、温度变化的情况,设定电压恒定为5 V,分别选择25 ℃、50 ℃和75 ℃3 种温度梯度来预估整个激光供能系统的时效可靠性,如图5所示,在25 ℃运行条件下,系统运行了10 500 h,可靠度从100%降为了70%；在50 ℃运行条件下,系统运行3 900 h,可靠度从100%降为了70%；在75 ℃运行条件下,系统仅运行了1 700 h,可靠度就从100%降为了70%。由此可见,在25 ℃～75 ℃温度范围内,随着温度的升高,系统的可靠运行时间(70%可靠度)大幅降低,温度从25 ℃升高到75 ℃,系统寿命缩短了5/6 以上。所以,我们需要尽可能将该系统长期置于温度较低的运行环境中,防止系统老化过快,寿命大幅缩短。

图5 激光供能系统在不同温度梯度下的可靠度曲线

其次考虑温度恒定、电压变化的情况,设定温度恒定为25 ℃,分别选择1 V、3 V 和5 V 3 种电压梯度来预估整个激光供能系统的时效可靠性。如图6所示,在5 V 运行条件下,系统运行了10 500 h,可靠度从100%降为了70%；在3 V 运行条件下,系统运行9 200 h,可靠度从100%降为了70%；在1 V 运行条件下,系统仅运行了6 900 h,可靠度就从100%降为了70%。由此可见,在额定电压(5 V)电压范围内,随着电压的降低,系统的可靠运行时间(70%可靠度)也随之降低,电压从5 V 降低到1 V,系统寿命缩短了近1/3。所以,我们需要尽可能使该系统长期处于额定电压的运行电压下,防止系统可靠度下降过快,系统过早失效。

图6 激光供能系统在不同电压梯度下的可靠度曲线

最后,考虑电压和温度同时变化的情况下,分别选择25 ℃/5 V、50 ℃/3 V、75 ℃/1 V 3 种应力条件预估整个激光供能系统的时效可靠性。如图7 所示,在25 ℃/5 V 运行条件下,系统运行了10 500 h,可靠度从100%降为了70%；在50 ℃/3 V 运行条件下,系统运行3 600 h,可靠度从100%降为了70%；在75 ℃/1 V 运行条件下,系统仅运行了1 600 h,可靠度就从100%降为了70%。由此可见,在25 ℃/5 V～75 ℃/1 V 应力范围内,随着应力条件的变化,系统的可靠运行时间(70%可靠度)也随之变化,应力条件从25 ℃/5 V 变成75 ℃/1 V,系统寿命缩短了近6/7。所以,为获得最佳寿命曲线,系统必须长期工作在常规应力(25 ℃/5 V)条件下。

图7 激光供能系统在不同应力条件下的可靠度曲线

3 结论

根据电力在物联网特高压领域的实际需求,开展大功率激光供能技术的研究,研制系统样机。建立激光供能系统的寿命预估的数学模型,分析在各种不同的实际工作应力条件情况下,系统的真实可靠度曲线,并对可靠度曲线进行分析,发现高温和低压都对整个系统有着很大的损伤,会大幅减少系统的可靠寿命(70%可靠度以上的寿命)。当整个系统在常规应力(25 ℃/5 V)下时,系统的可靠寿命大约为10 500 h；在75 ℃的高温条件下,系统的可靠寿命缩短5/6 以上；在1 V 的低压条件下,系统的可靠寿命缩短近1/3；在75 ℃/1 V 的高温低压条件下,系统的可靠寿命缩短了近6/7。该模型根据供能系统实时运行的参数,对系统的寿命进行预估和分析,对提高系统可靠性,具有重要的意义。