功率MOSFET作为半导体元器件被广泛应用在人们的日常生活中,在各种电路系统中功率MOSFET都发挥着至关重要的作用。然而经过长时间的使用,功率MOSFET最终会因为老化而失效。为避免造成整个电路系统的瘫痪并且及时更换新的器件,需要对功率MOSFET的使用寿命(RUL)进行预测。因此,本文以退化数据为基础,建立功率MOSFET的退化模型,提出通过扩展卡尔曼滤波算法和改进粒子滤波算法对功率MOSFET进行剩余使用寿命预测。另外,利用有限元仿真软件搭建功率MOSFET热疲劳模型,预测其使用寿命。整个研究在功率MOSFET寿命预测方法上具有一定的指导意义。首先,本文总结概述了国内外学者关于预测功率半导体器件使用寿命所提出的方法和已经研究的工作。介绍美国NASA研究中心对功率MOSFET进行的加速热老化试验并处理试验数据,选取合适的试验数据作为剩余使用寿命预测的研究对象。然后,概述卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的原理并比较两种算法的优缺点。由于功率MOSFET热老化试验数据呈现非线性,选择使用扩展卡尔曼滤波算法对其进行剩余使用寿命预测,但预测效果不理想。于是,尝试采用粒子滤波算法实现功率MOSFET寿命预测。研究表明,相较扩展卡尔曼滤波算法的预测结果,粒子滤波算法的预测相对准确率有了一定的提升,但预测结果存在不稳定性。因此,本文提出采用改进的粒子滤波算法—无迹卡尔曼粒子滤波算法预测功率MOSFET的剩余使用寿命。研究表明,所提出的改进粒子滤波算法的预测相对准确率均保持在95%以上,预测精度高且稳定,适合应用在功率器件的寿命预测上。最后,基于有限元法在COMSOL Multiphysics仿真软件中建立封装形式为TO-220的功率MOSFET三维有限元仿真模型。通过对模型进行稳态热分析和瞬态热应力分析,得到功率MOSFET在工作过程中的温度分布和热应力分布。将芯片温度随时间变化曲线作为热循环载荷加载在疲劳模型中,根据Coffin-Manson疲劳失效准则预测模型的使用寿命。