01
功率器件老化概述
老化定义、老化机理（热载流子效应、电迁移、时间相关介质击穿）、老化对器件性能的影响。
机理基础
02
关键老化参数
阈值电压漂移、导通电阻变化、跨导退化、漏电流增加。
参数监测
03
监测技术基础
在线监测与离线监测的区别、监测传感器选型原则、数据采集系统架构。
架构传感器
04
温度监测方法
热敏电阻、热电偶、红外热成像、结温估算模型（热阻网络模型）。
热管理结温
05
电流与电压监测
电流检测电阻、霍尔效应传感器、电压分压与隔离放大器、高频采样技术。
采样隔离
06
栅极信号监测
栅极电荷特性、米勒平台监测、开关时间测量、栅极电阻退化检测。
驱动米勒
07
数据预处理
缺失值处理、异常值检测（3σ原则、IQR方法）、数据平滑与滤波（移动平均、中值滤波）。
清洗滤波
08
特征工程
时域特征提取（均值、方差、峰值）、频域特征提取（FFT、功率谱密度）、统计特征（偏度、峭度）。
FFT统计
09
健康因子构建
单参数健康因子、多参数融合健康因子、基于主成分分析（PCA）的健康因子降维。
PCA融合
10
退化轨迹建模
线性回归模型、指数退化模型、幂律退化模型、模型选择与拟合优度评估。
回归拟合
11
机器学习基础
监督学习与非监督学习、训练集/验证集/测试集划分、过拟合与欠拟合、交叉验证。
ML基础验证
12
回归模型预测
线性回归、支持向量回归（SVR）、随机森林回归、梯度提升回归（GBRT）。
SVR集成
13
时间序列预测
ARIMA模型、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、序列到序列模型。
LSTMARIMA
14
分类模型应用
故障类型识别（正常/退化/失效）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树与随机森林。
SVMKNN
15
深度学习进阶
卷积神经网络（CNN）用于信号特征提取、自编码器用于异常检测、注意力机制。
CNN注意力
16
剩余使用寿命预测
直接预测法（回归输出RUL）、间接预测法（先预测退化趋势再外推）、不确定性量化。
RUL不确定性
17
加速老化试验
温度加速模型（Arrhenius方程）、电压加速模型（指数模型）、综合加速模型（Coffin-Manson）。
Arrhenius加速
18
试验设计方法
全因子设计、正交试验设计、响应面法、加速因子计算与寿命外推。
DOE正交
19
数据驱动与物理模型融合
物理信息神经网络（PINN）、混合模型架构、模型校准与更新。
PINN混合
20
实时监测系统设计
嵌入式系统架构、数据采集频率选择、边缘计算与云计算协同、低功耗设计。
边缘计算低功耗
21
通信协议与数据接口
I2C/SPI总线、Modbus协议、MQTT物联网协议、数据库存储（InfluxDB）。
MQTTModbus
22
可视化与仪表盘
实时波形显示、趋势图绘制、告警阈值设置、基于Web的监控界面（Flask/Django）。
仪表盘Web
23
案例1：MOSFET老化监测
典型失效模式、监测参数选择、实验数据采集与分析、寿命预测模型构建。
MOSFET案例
24
案例2：IGBT老化监测
键合线脱落检测、焊料层疲劳监测、热阻抗退化分析、模块级寿命预测。
IGBT键合线
25
案例3：SiC器件老化监测
栅极氧化物可靠性、阈值电压漂移特性、高温反向偏压（HTRB）测试。
SiCHTRB
26
案例4：GaN器件老化监测
电流崩塌效应、动态导通电阻、陷阱效应表征、高频应用下的退化。
GaN电流崩塌
27
可靠性评估标准
JEDEC标准（JESD22系列）、AEC-Q101车规标准、IEC 60747半导体器件标准。
JEDECAEC
28
不确定性分析
蒙特卡洛模拟、贝叶斯推断、置信区间估计、预测区间与容忍区间。
贝叶斯蒙特卡洛
29
系统集成与验证
软硬件联合调试、现场可编程门阵列（FPGA）加速、系统可靠性验证、长期稳定性测试。
FPGA集成
30
前沿趋势与展望
数字孪生技术、联邦学习在老化监测中的应用、自修复功率器件、AI驱动的自适应监测。
数字孪生联邦学习