CN101984441A

CN101984441A - 基于eda技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法

Info

Publication number: CN101984441A
Application number: CN 201010521026
Authority: CN
Inventors: 翟国富; 周月阁; 邵雪瑾; 谭榕容; 叶雪荣; 李享; 胡方
Original assignee: Harbin Institute of Technology
Current assignee: Harbin Institute of Technology
Priority date: 2010-10-27
Filing date: 2010-10-27
Publication date: 2011-03-09
Anticipated expiration: 2030-10-27
Also published as: CN101984441B

Abstract

本发明提供一种基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法。步骤包括：建立电子系统的Pspice仿真模型；根据电子系统所处的环境条件建立关键元器件可靠性退化模型；根据系统的可靠性指标或根据元器件实际所受应力情况来确定其约束条件；对目标函数进行灵敏度分析，找出影响目标函数的灵敏元器件；通过多元线性回归分析建立目标函数与参数容差之间的回归方程，找到所有满足特性指标的容差组合；建立基于质量损失的多目标容差优化函数。本发明通过对灵敏元件进行容差控制，减小因参数和噪声偏差导致的元器件应力的波动，在不改变系统参数及结构的情况下提高系统内部每个元器件的寿命，进而提高电子系统整体的可靠性，延长使用寿命。

Description

基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法

(一)技术领域

本发明涉及电子技术，具体说就是一种基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法。

(二)背景技术

随着现代科技工业的迅速发展，对系统进行可靠性设计已成为产品质量设计中不可缺少的一部分，而在产品的三次设计(系统设计、参数设计和容差设计)过程中，容差设计又是进一步提高产品质量，降低其对设计参数和噪声偏差敏感性的重要方法。电子系统元器件的参数值在实际工作中会受到各种因素的影响而发生波动，主要包含以下几种情况：(1)由于制造工艺的原因，使组成系统的元器件参数通常对标称值有一定的偏差；(2)由于使用条件的变化，如环境温度、湿度的变化，会使电子元器件参数发生漂移；(3)由于退化效应，即随着时间的积累，元器件参数也会发生变化。这些波动都会导致电子系统质量特性的下降，甚至会超出其安全工作范围而发生故障。

电子系统的可靠性容差设计，是在组成电子系统的各元器件参数中心值一定的情况下，分析和分配各参数容差，从而保证电子系统输出响应偏差最小的设计方法。该方法根据元器件参数的波动对系统质量特性贡献的大小来确定各参数的最合理的容差范围，只对于影响较大的参数给予较小的容差，使总损失(质量和成本的和)达到最佳。容差设计主要是协调减小质量特性波动与增加制造费用的关系，以获得高质量低成本的产品。传统的可靠性容差设计，只关心产品输出的稳定性和一致性，虽然可以有效解决系统质量特性波动大的问题，但是对于系统自身的可靠性和寿命却没有进行分析和设计，质量特性没有提高，因此不能满足现在产品质量设计的需求。基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法的提出能够解决产品质量控制的问题，满足现代产品质量设计的需求。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种通过EDA技术确定灵敏元器件的最佳参数容差，减小因参数和噪声偏差带来的元器件应力的波动，从而保证系统中每个元器件都工作在安全应力条件下的电子系统多目标可靠性容差设计方法。

本发明的目的是这样实现的：一种基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法，步骤如下：

步骤一：建立电子系统的Pspice仿真模型，利用可靠性建模和可靠性预计、故障模式与影响分析、故障树分析等可靠性分析方法，找到影响电子系统故障的关键元器件；

步骤二：根据电子系统所处的环境条件，以及元器件所受的应力载荷，建立关键元器件可靠性退化模型；

步骤三：根据元器件的退化模型分析，找到影响关键元器件寿命的关键应力因素，将其作为多目标容差设计的目标函数，根据系统的可靠性指标或根据元器件实际所受应力情况来确定其约束条件；

步骤四：结合正交试验的设计方法，对目标函数进行灵敏度分析，找出影响目标函数的灵敏元器件；

步骤五：结合均匀试验设计方法，对目标函数进行最坏情况分析和蒙特卡洛分析，通过多元线性回归分析建立目标函数与参数容差之间的回归方程，找到所有满足特性指标的容差组合；

步骤六：建立基于质量损失的多目标容差优化函数，利用遗传算法对其进行求解，从多种容差组合中选择最优的容差分配方案；

步骤七：对多目标容差设计的结果进行检验，若不能满足电子系统可靠性的要求，则需要重新确定目标函数及其约束条件，再次进行设计，直到设计结果满足要求为止。

本发明一种基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法，是在传统的容差设计方法基础上提出来的。传统容差设计方法以系统的目标输出值为函数，并且只对影响输出目标值的灵敏因素和元器件给予较小的容差。这样只能保证批量生产出的产品的初始输出特性稳定一致，并不能在设计时就保证系统有较高的可靠性。而多目标容差设计方法不仅把电子系统的输出特性作为研究对象，而且把组成电子系统的每一个元器件都作为研究对象，从中确定影响系统可靠性和寿命的关键元器件，并将导致其失效的应力因素作为容差设计的目标。利用灵敏度分析法找到影响目标函数的灵敏因素和元器件，分析灵敏因素的波动对元器件可靠性和寿命的影响，通过对灵敏元件进行容差控制，减小因参数和噪声偏差导致的元器件应力的波动，从而在不改变系统参数及结构的情况下提高系统内部每个元器件的寿命，进而提高电子系统整体的可靠性，延长使用寿命。

(四)附图说明

图1为本发明的设计方法的基本流程图。

(五)具体实施方式

下面结合附图举例对本发明作进一步说明。

实施例1：结合图1，本发明基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法，步骤如下：

实施例2：结合图1，本发明基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法包括以下步骤：

步骤一：找到影响电子系统故障的关键元器件。采用可靠性建模及预计、故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)方法对系统进行可靠性分析，确定影响系统可靠性的关键元器件。假定多目标容差设计方法所分析的对象为电子系统S，它由n个元器件相互连接组成，无冗余结构，在任何元器件发生故障时，系统都无法正常工作。

(1)建立可靠性框图模型，为纯串联模型，可知系统的基本可靠性数学模型为：

λ_{s} = Σ_{i = 1}^{n} λ_{i},

T_{BF} = 1 / Σ_{i = 1}^{n} λ_{i} - - - (1)

式中λ_s——驱动电源的故障率；

λ_i——组成电源内部第i个元器件的失效率；

T_BF——驱动电源的平均无故障时间。

根据GJB/Z 299C-2006《电子设备可靠性预计手册》采用应力分析法对每个电子元器件进行预计，失效率大的即为影响系统寿命的关键元器件。

(2)对系统进行故障模式与影响分析(FMEA)，确定系统内部每个元器件在任何一种失效模式下的工作情况，分别找出失效会导致系统发生软故障和硬故障的元器件，根据严酷等级和故障发生频率建立风险矩阵，风险程度高的确定为关键元器件。

(3)对系统进行故障树分析(FTA)，确定系统故障的最小割集并进行重要度分析，重要度高的定为关键元器件。

步骤二：建立关键元器件可靠性退化模型。根据实际电子系统预期所处的环境条件，以及元器件所承受的应力载荷，确定影响元器件退化效应的关键因素，建立元器件可靠性退化模型，包括如下三部分：

(1)金属膜功率电阻器的退化模型：

t＝CP^-me^E/kT (1)

式中t——为元器件的寿命参数；

P——加在金属膜电阻器上的功率应力；

E——激活能；

T——热力学环境温度；

k——波尔兹曼常数；

m——模型系数。

(2)铝电解电容的退化模型：

L = L_{0} \times 2^{\frac{T_{\max} - T_{a}}{10}} \times 2^{(\frac{Δ T_{s}}{10 - 0.25 Δ T_{s}} - \frac{Δ T_{j}}{10 - 0.25 Δ T_{j}})} \times {(\frac{V_{r}}{V_{a}})}^{2.5} - - - (2)

式中L₀——最高温度下电容器的基本寿命；

T_max——最高工作温度；

T_a——周围环境温度；

ΔT_s——额定纹波下内温升；

ΔT_j——实际纹波产生的内温升；

V_r——额定电压；

V_a——实际工作电压。

而ΔT_j＝ΔT_s×(I/I₀)²，其中I为实际纹波电流，I₀为额定纹波电流。

(3)N沟道功率MOSFET的寿命模型：

t＝B×I_sub ^-Nexp(-E/kT) (3)

式中B——待定系数；

I_sub——衬底电流峰值；

N——常数，且其典型值为3；

E——激活能；

k——波尔兹曼常数。

其中影响系统故障的应力因素主要有温度、电应力、机械应力等，本发明方法中只考虑温度和电应力。

步骤三：确定关键元器件的目标函数。根据步骤二所述的退化模型分析找到影响关键元器件寿命的应力因素，将其作为多目标容差设计的目标函数，并根据系统的可靠性寿命指标或元器件实际所承受的应力情况来确定目标函数的约束条件。

例如：根据步骤二所述的退化模型可以确定铝电解电容两端所承受的电压0＜U_C＜150V，功率MOSFET消耗的功率P_MOSFET＜6W等目标函数。另外对系统输出特性的考虑，一般为望目特性，即产品质量特性存在理想的目标值y₀，确定目标函数为y＝y₀±Δy。

步骤四：对目标函数进行灵敏度分析，找出影响目标函数的灵敏元器件。多目标容差设计的对象为电子系统，其结构一般都比较复杂，本发明首先在Pspice软件建立电子系统的仿真模型，之后利用极差法和正交试验相结合的方法对目标函数进行灵敏度分析，即用正交表来安排试验，用Pspice软件进行仿真分析，每一次试验完成后，记录所有目标函数的值，完成试验后根据目标函数的值进行极差分析，则可以确定目标函数的优水平和灵敏元器件。

表1

例如：如表1所示，选用L₈(2⁷)正交表安排试验，m1是各因素在水平1下试验得到的目标函数的平均值，m2是各因素在水平2下试验得到的目标函数的平均值，根据m1、m2的大小可以判断因素的优水平，因素的优水平反映了因素对目标函数的影响方向。

R称为极值，R＝max[m1，m2，m3，......]-min[m1，m2，m3，......]。表1中R即m1与m2差的绝对值，R＝|m1-m2|。S_R表示因素的相对灵敏度(relative sensitivity)，反映因素变化1％时目标函数的变化量(表1中设定各因素变化为n％)。S_R值大，灵敏度高，表明与之相对应的元器件参数的波动对目标函数影响较大，即为灵敏元器件。

步骤五：结合均匀试验设计方法，对目标函数进行最坏情况分析和蒙特卡洛分析，通过多元线性回归分析建立目标函数与参数容差之间的回归方程，找到所有满足特性指标的容差组合。

根据因素数和水平数选择合适的均匀表安排试验，对目标函数进行最坏情况分析和蒙特卡洛分析。其中对于望小或望大特性的目标函数进行最坏情况分析，根据步骤四灵敏度分析得出的优水平，计算出目标函数在最坏情况下的特性值；对于望目特性的目标函数进行蒙特卡洛分析，首先对Pspice中元器件模型进行修改，比如R3采用的模型为“.model Rbreak RES R＝1”，实际中精度选择为5％，则将其修改为“.model R3 RES R＝1 DEV＝5％”，之后仿真分析得到目标函数的概率分布。

根据最坏情况分析和蒙特卡洛分析的数据，利用SPSS或MATLAB软件建立目标函数与灵敏元器件精度之间的多元线性回归方程，通过全试验数据计算出所有满足特性指标的容差组合。

步骤六：建立基于质量损失的多目标容差优化函数，求出最优的容差分配方案。

质量损失函数表示为总成本和元器件精度之间的关系，其中总成本包括不包含灵敏元器件的基本成本C_B、灵敏元器件的成本∑C_i、灵敏元器件带来的附加成本C_p、因元器件精度导致产品不合格的返修成本C_m等，则总成本为C＝C_B+∑C_i+C_p+C_m。多目标容差优化的目标就是确定所有元器件的精度质量等级，使总成本达到最小。针对该总成本函数，利用遗传算法对其进行求解，即在MATLAB中调用遗传算法工具箱，进行相应参数的设置，最后求出方程的解，得到最佳容差组合。

根据本发明所述的基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法，给出一个LED路灯驱动电源的多目标容差设计实例如下：

实例中所用的驱动电源的输入电压为176～264VAC，输出电流为700±15mA，功率因数＞0.95，电源输出电流合格率＞0.95，平均寿命MTTF≥30000小时，工作温度范围-30～60℃。设计步骤如下：

步骤一：借助ARMS软件对驱动电源进行可靠性分析，确定影响电源可靠性的关键元器件为MOSFET(Q3)、铝电解电容(C5)、变压器(T1)、功率整流二极管(D5)。

步骤二：通过元器件退化模型确定导致以上关键元器件退化失效的主要电应力有MOSFET消耗的功率P_M、变压器消耗的功率P_L、铝电解电容所承受的电压V_C和纹波电流I_C、功率二极管的反压V_D以及输出电流I_out。将这些参数作为多目标容差设计的目标函数。

步骤三：由元器件的可靠性指标确定目标函数的约束条件，如表2所示。

表2

步骤四：对驱动电源中的元器件进行灵敏度分析，利用L₃₂(2³¹)正交表做32次试验，确定影响目标函数的灵敏元器件，如表3所示。

表3

步骤五：利用均匀试验表对灵敏元器件进行容差分析，通过多元线性回归确定目标函数与灵敏元器件精度之间的关系，以下即为目标函数与灵敏元器件精度之间的回归方程：

V_{C} = 142.145 + {149.106 t}_{U_{5}} + {58.854 t}_{R_{11}} + {61.967 t}_{R_{14}} + {82.064 t}_{R_{15}} + {66.676 t}_{R_{16}}

P_{M} = 8.085 + {22.764 t}_{U_{5}} + {7.231 t}_{R_{11}} + {6.7 t}_{R_{14}} + {11.098 t}_{R_{15}} + {8.46 t}_{R_{16}}

P_{L} = 5.157 + {12.193 t}_{U_{5}} + {1.059 t}_{R_{5}} + {5.301 t}_{R_{11}} + {5.151 t}_{R_{14}} + {7.636 t}_{R_{15}} + {6.269 t}_{R_{16}}

I_{C} = 1.588 + {4.429 t}_{U_{5}} + {0.05 t}_{C_{1}} + {0.278 t}_{R_{2}} + {1.487 t}_{R_{11}} + {0.554 t}_{R_{14}} + {1.732 t}_{R_{15}} + {1.274 t}_{R_{16}}

V_{D} = 602.649 + {178.618 t}_{U_{5}} + {111.4041 t}_{R_{11}} + {99.776 t}_{R_{14}} + {106.38 t}_{R_{15}} + {91.393 t}_{R_{16}}

对于输出特性用合格率表示，则输出电流合格率与元器件精度之间的关系为：

α_{I_{out}} = 1.1285 - {7.888 t}_{U_{5}} - {7.657 t}_{R_{11}} - {6.593 t}_{R_{14}} - {5.843 t}_{R_{15}} - {5.843 t}_{R_{16}}

步骤六：利用MATLAB中的fullfact命令，获取全试验数据，并根据以上回归方程求出所有满足目标函数约束条件的容差组合。

步骤七：根据成本与质量的关系，建立质量损失优化函数，质量损失函数表示为总成本和元器件精度之间的关系，其中总成本包括非灵敏元器件的基本成本C_B、灵敏元器件的成本∑C_i、灵敏元器件带来的附加成本C_p、因元器件精度导致产品不合格的返修成本C_m等，总成本为C＝C_B+∑C_i+C_p+C_m。则根据最终的优化函数为：

C = 200 + (0.8197 + 0.000268 \times t_{U_{5}}^{- 1.538}) + (0.003 + 0.00193 \times t_{R_{11}}^{- 0.6726}) +

(0.003 + 0.00193 \times t_{R_{14}}^{- 0.6726}) + (0.2147 + 0.00581 \times t_{R_{15}}^{- 0.7107}) +

(0.003 + 0.00193 \times t_{R_{2}}^{- 0.6726}) + (0.003 + 0.00193 \times t_{R_{5}}^{- 0.6726}) + (0.4 + 0.004 \times t_{C_{1}}^{- 2})

+ 10 \times [1 - (1.123 - {7.888 t}_{U_{5}} - {7.657 t}_{R_{11}} - {6.593 t}_{R_{14}} - {5.843 t}_{R_{15}})]

步骤八：多目标容差优化的目标就是确定所有元器件的精度质量等级，使总成本达到最小。针对以上总成本函数，利用遗传算法对其进行求解，即在MATLAB中调用遗传算法工具箱，进行相应参数的设置，最后求出方程的解，得到最佳容差组合，如表4。

表4

步骤九：对求出的容差组合进行容差分析，验证所求结果是否满足设计要求。若不能满足电子系统可靠性的要求，则需要重新确定目标函数及其约束条件，再次进行设计，直到设计结果满足要求为止。

Claims

1.一种基于EDA技术的电子系统多目标可靠性容差设计方法，其特征在于：实现步骤如下：