L’idea del lavoro di tesi è quella di identificare dei parametri di degrado (aging indicators) per predire il degrado dei LED e stimarne il tempo di vita: attualmente i test di vita accelerati che vengono svolti sono dispendiosi in termini economici e di tempo e questa tesi vuole fornire gli strumenti per stimare il life-time sulla base di semplici parametri che possano essere analizzati da algoritmi di previsione basati sull’intelligenza artificiale. Sono state selezionate differenti tipologie di LED commerciali impiegati in diversi ambiti (illuminazione per interni, illuminazione per esterni, automotive, orticoltura). Per identificare delle condizioni di degrado accelerate, sono stati eseguiti degli step-stress incrementando gradualmente la corrente di stress, anche eccedendo i limiti massimi dichiarati dal costruttore. Sono stati quindi eseguiti degli stress a corrente costante a diverse temperature sulla base delle condizioni di test definite in precedenza. I LED sono stati caratterizzati durante lo stress, ad intervalli massimi di 500 ore, mediante misure delle caratteristiche elettriche (curve I-V) e colorimetriche (misure spettrali assolute). Inoltre, è stata stimata la temperatura di giunzione effettiva mediante mappe termiche impulsate. Monitorando la variazione di questi parametri sono state identificate le cinetiche di degrado in funzione della temperatura e, attraverso ricerche bibliografiche, le variazioni dei parametri analizzati sono state correlate a diversi meccanismi di degradazione dei LED.
Studio dei processi di degradazione di LED commerciali con l’obbiettivo di identificarne gli aging indicators
PIEROBON, GIULIA
2022/2023
Abstract
L’idea del lavoro di tesi è quella di identificare dei parametri di degrado (aging indicators) per predire il degrado dei LED e stimarne il tempo di vita: attualmente i test di vita accelerati che vengono svolti sono dispendiosi in termini economici e di tempo e questa tesi vuole fornire gli strumenti per stimare il life-time sulla base di semplici parametri che possano essere analizzati da algoritmi di previsione basati sull’intelligenza artificiale. Sono state selezionate differenti tipologie di LED commerciali impiegati in diversi ambiti (illuminazione per interni, illuminazione per esterni, automotive, orticoltura). Per identificare delle condizioni di degrado accelerate, sono stati eseguiti degli step-stress incrementando gradualmente la corrente di stress, anche eccedendo i limiti massimi dichiarati dal costruttore. Sono stati quindi eseguiti degli stress a corrente costante a diverse temperature sulla base delle condizioni di test definite in precedenza. I LED sono stati caratterizzati durante lo stress, ad intervalli massimi di 500 ore, mediante misure delle caratteristiche elettriche (curve I-V) e colorimetriche (misure spettrali assolute). Inoltre, è stata stimata la temperatura di giunzione effettiva mediante mappe termiche impulsate. Monitorando la variazione di questi parametri sono state identificate le cinetiche di degrado in funzione della temperatura e, attraverso ricerche bibliografiche, le variazioni dei parametri analizzati sono state correlate a diversi meccanismi di degradazione dei LED.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/45627