CN103049346B - 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统 - Google Patents

基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN103049346B
CN103049346B CN201210533794.9A CN201210533794A CN103049346B CN 103049346 B CN103049346 B CN 103049346B CN 201210533794 A CN201210533794 A CN 201210533794A CN 103049346 B CN103049346 B CN 103049346B
Authority
CN
China
Prior art keywords
failure
subtree
physics
component
fault tree
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201210533794.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103049346A (zh
Inventor
何小琦
陈媛
恩云飞
宋芳芳
冯敬东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fifth Electronics Research Institute of Ministry of Industry and Information Technology
Original Assignee
Fifth Electronics Research Institute of Ministry of Industry and Information Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fifth Electronics Research Institute of Ministry of Industry and Information Technology filed Critical Fifth Electronics Research Institute of Ministry of Industry and Information Technology
Priority to CN201210533794.9A priority Critical patent/CN103049346B/zh
Publication of CN103049346A publication Critical patent/CN103049346A/zh
Priority to US14/351,862 priority patent/US9430315B2/en
Priority to PCT/CN2013/086158 priority patent/WO2014090048A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103049346B publication Critical patent/CN103049346B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions
    • G05B23/0248—Causal models, e.g. fault tree; digraphs; qualitative physics
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0278—Qualitative, e.g. if-then rules; Fuzzy logic; Lookup tables; Symptomatic search; FMEA

Abstract

本发明公开了一种基于失效物理的元器件故障树构建方法，包括步骤：根据元器件失效物理共性特点，按失效物理6个层次构建故障信息库，形成6个失效物理层信息的故障信息库；根据故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树；采用机理子树转移和故障模块子树导入方式对所述元器件故障树进行简化。本发明还公开了一种基于失效物理的元器件故障树构建系统，上述方法和系统建立的故障树可深入到元器件失效物理层面进行分析，以节点事件形式准确描述各失效模式的失效路径、失效机理、机理因子和影响因素，满足元器件故障树分析和机理原因分析的需求。本方法和系统适用于各类元器件故障树的构建。

Description

基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统
技术领域
本发明涉及机电系统的可靠性分析领域，特别是涉及一种基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统。
背景技术
故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)是美国贝尔实验室的H.A.Watson和D.F.Haasl于上世纪60年代初提出的一种用于系统可靠性、安全性分析的逻辑推理方法，被公认为是对复杂系统进行可靠性分析、预测、设计的最简单、最有效、最有发展前途的手段之一。
一般的故障树建立方法建立的故障树很难深入到元器件失效物理层面进行分析，而元器件的失效包括退化性失效和瞬时性失效，这些信息对可靠性设计和质量归零分析十分重要，现有建立故障树方法建立的故障树不能深入到元器件失效物理层面的事件，难以描述其失效路径和失效机理。
发明内容
基于此，有必要针对现有的故障树建立方法建立的故障树不能深入到失效物理层面的事件的问题，提供一种建立故障树能够深入到失效物理层面的事件的基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统。
一种基于失效物理的元器件故障树构建方法，包括步骤：
根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层信息的故障信息库；
根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件的故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树，所述n大于等于6；采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式对所述元器件故障树进行简化。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建方法，所述步骤根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建故障信息库，具体包括步骤：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的所述故障信息库。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建方法，所述步骤根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，具体包括步骤：
通过所述故障信息库确定6个层次故障树事件：故障对象、失效模式、失效部位、失效机理、机理因子和影响因素；
根据失效物理过程因果关系，确定元器件的故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的元器件故障树。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建方法，所述步骤对元器件故障树采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式进行简化，具体包括步骤：
建立元器件共因失效机理子树集和共因故障模块子树集；所述共因失效机理子树集和共因故障模块子树集分别表示相同影响事件下的失效机理子树集和相同影响事件下的故障模块子树集；
采用共因机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。
一种基于失效物理的元器件故障树构建系统，包括故障信息库构建模块、故障树构建模块和故障树简化模块；
所述故障信息库构建模块用于根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层的故障信息库；
所述故障树构建模块用于根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树；
所述故障树简化模块用于采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入的方式对故障树进行简化。
在其中一个实施例中，故障信息库构建模块具有以下功能：所述故障信息库构建模块具有以下功能：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次，归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的故障信息库。
在其中一个实施例中，所述故障树构建模块具有以下功能：
通过所述故障信息库确定6个层次元器件故障树事件：故障对象、失效模式、模式部位、失效机理、机理因子和影响因素；
根据失效物理过程因果关系，确定所述故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的故障树。
在其中一个实施例中，所述故障树简化模块具有以下功能：
建立元器件共因失效机理子树集和共因元器件故障模块子树集；所述共因失效机理子树集和共因故障模块子树集分别表示相同影响事件下的失效机理子树集和相同影响事件下的故障模块子树集；
采用共因机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。
上述基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统，按元器件门类分别构建元器件的故障信息库和故障树，以失效物理六个层次及其逻辑关系构建每类元器件故障树，以共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入的方式简化故障树，形成六个失效物理层次n级事件的元器件故障树，所述n大于或等于6。同类元器件，其设计结构和工艺参数具有很大的相似性，因而从失效物理的角度，其失效模式、失效机理及影响因素亦具有很大的共性表现形式。针对同类元器件失效模式、失效机理具有相同性的特点，按照失效物理的逻辑关系，对每一类元器件建立故障树，从而确定失效模式对应的失效机理和失效路径，提出有效控制措施。因而本发明建立的故障树可以深入到元器件失效物理层面进行分析，以节点事件的形式准确描述各种失效模式的失效路径、失效机理、机理因子和影响因素，可满足元器件故障树分析和机理原因分析的要求。
附图说明
图1为本发明基于失效物理的元器件故障树构建方法流程图；
图2为本发明基于失效物理的元器件六个失效物理层次定义示意图；
图3为本发明基于失效物理的元器件故障树构建系统结构图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于失效物理的元器件故障树构建方法，包括步骤：
步骤S110：根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层信息的故障信息库。
一层信息“故障对象”：以某类元器件为对象信息。所有门类元器件“故障对象”信息集Q＝{Q1,Q2,…,Qi,…,Qz}，其中Qi为第i类元器件故障对象信息，i＝1,2,…,z，z为元器件门类总数。
二层信息“失效模式”：以元器件电参、外观失效结果为信息，“失效模式”信息集Q2＝{Q2,1,Q2,2,…,Q2,j,…,Q2,m}，其中Q2,j为元器件第j个失效模式信息，j＝1,2,…,m，m为失效模式信息总数。
三层信息“失效部位”：以元器件失效模式的具体失效部位为信息，“失效部位”信息集Q3,j＝{Q3,j,1,Q3,j,2,…,Q3,j,k,…,Q3,j,p}，其中Q3,j,k为元器件第j个失效模式的第k个失效部位信息，k＝1,2,…,p，p为失效部位信息总数。功能电路器件根据功能逻辑分析确定失效单元后给出失效部位。
四层信息“失效机理”：以失效部位的失效机理为信息，“失效机理”信息集Q4,j＝{Q4,j,1,Q4,j,2,…,Q4,j,q,…,Q4,j,r}，其中Q4,,j,q为元器件第j个失效模式的第q个失效机理信息，q＝1,2,…,r，r为失效机理信息总数。
五层信息“机理因子”：以引发失效机理的内在因子为信息，“机理因子”信息集Q5,j＝{Q5,j,1,Q5,j,2,…,Q5,j,s,…,M5,j,t}，其中Q5,j,s为元器件第j个失效模式下的第s个机理因子信息，s＝1,2,…,t，t为机理因子信息总数。
六层信息“影响因素”：以形成机理因子的外部原因为信息，“影响因素”信息集Q6,j＝{Q6,j,1,Q6,j,2,…,Q6,j,u,…,Q6,j,v}，其中Q6,j,u为第j个失效模式下的第u个影响因素信息，u＝1,2,…,v，v表示影响因素信息总数。
步骤S120：根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件的故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树，即所述元器件故障树的事件级数有n级，所述n大于等于6。
顶层事件“故障对象”：所有门类元器件“故障对象”事件集T＝{T1,T2,…,Ti,…,TZ}，其中Ti为第i类元器件故障事件，i＝1,2,…,z，z为元器件门类总数。
二层事件“失效模式”：以元器件电参或外观失效结果为该中间事件，“失效模式”事件集M2＝{M2,1,M2,2,…,M2,j,…,M2,m}，其中M2,j为元器件第j个失效模式事件，j＝1,2,…,m，m为失效模式事件总数。
三层事件“失效部位”：以失效模式的具体失效部位为该中间事件，“失效部位”事件集M3,j＝{M3,j,1,M3,j,2,…,M3,j,k,…,M3,j,p}，其中M3,j,k为元器件第j个失效模式下的第k个失效部位事件，k＝1,2,…,p，p为失效部位事件总数。功能电路器件根据功能逻辑分析确定失效单元后给出失效部位。
四层事件“失效机理”：以失效部位的失效机理为该中间事件，“失效机理”事件集M4,j＝{M4,j,1,M4,j,2,…,M4,j,q,…,M4,j,r}，其中M4,,j,q为元器件第j个失效模式下的第q个失效机理事件，q＝1,2,…,r，r为失效机理总数。
五层事件“机理因子”：以引发失效机理的内在因子为该中间事件，“机理因子”事件集M5,j＝{M5,j,1,M5,j,2,…,M5,j,s,…,M5,j,t}，其中M5,j,s为元器件第j个失效模式下的第s个机理因子事件，s＝1,2,…,t，t为机理因子总数。机理因子根据机理失效物理模型和退化寿命模型提取。如，器件芯片铝膜电迁移失效机理，由Black方程确定引发铝膜电迁移因子：电流密度J、温度T、时间TF。
底层事件“影响因素”：以形成机理因子的外部原因为该底事件，“影响因素”事件集X6,j＝{X6,j,1,X6,j,2,…,X6,j,u,…,X6,j,v}，其中X6,j,u为第j个失效模式下的第u个影响因素事件，u＝1,2,…,v，v为影响因素总数。
事件逻辑门：由失效物理因果逻辑关系关联各层事件逻辑门。故障对象、失效模式、失效部位、失效机理事件之间采用“或门”，或门结构函数满足Φ为上级事件状态，x为下级事件状态，当xi取值0、1二值时，表示只要有一个下级事件发生，上级事件就会发生。失效机理、机理因子、影响因素事件之间采用“与门”或者“或门”，与门结构函数满足当xi取值0、1二值时，表示只有下级全部事件发生，上级事件才发生。
故障树每一层事件，根据需要可分解为1～3级关联事件，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树，所述n大于等于6。
步骤S130：采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式对所述元器件故障树进行简化。
建立机理子树集：由各类元器件故障树，建立共因失效机理子树集{A,B,C,D}，其中，退化性失效机理子树集A＝{A1,A2,…,As,…,Ag}，其中As表示第s个退化性失效机理子树，s＝1,2,…,g，g为退化性失效机理子树总数；瞬时性失效机理子树集B＝{B1,B2,…,Be,…,Bf}，其中Be表示第e个瞬时性失效机理子树，e＝1,2,…,f，f为瞬时性失效机理子树总数；缺陷性失效机理子树集C＝{C1,C2,…,Cx,…,Ch}，其中Cx表示第x个缺陷性失效机理子树集，x＝1,2,…,h，h为缺陷性失效机理子树集总数；使用不当失效机理子树集D＝{D1,D2,…,DY,…,Do}，其中DY表示第Y个使用不当失效机理子树，Y＝1,2,…,o，o为使用不当失效机理子树总数。
建立故障模块子树集：由各类元器件故障树，建立共因故障模块子树集{E,F}，其中，通用元器件故障模块子树集E＝{E1,E2,…,EG,…,EH}，其中EG表示第G个故障模块子树，G＝1,2,…,H，H为故障模块子树总数；典型部件故障模块子树集F＝{F1,F2,…,FL,…,FM}，其中FL表示第L个典型部件故障模块子树，L＝1,2,…,M，M为典型部件故障模块子树总数。
故障树简化：对元器件故障树，采用失效机理子树转移和故障模块子树导入方式对故障树简化。
上述基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统，按元器件门类分别构建元器件的故障信息库和故障树，以失效物理六个层次及其逻辑关系构建每类元器件故障树，以导入共因失效机理子树转移和共因故障模块子树的方式简化故障树，形成六个失效物理层次n级事件的元器件故障树，所述n大于或等于6。同类元器件，其设计结构和工艺参数具有很大的相似性，因而从失效物理的角度，其失效模式、失效机理及影响因素亦具有很大的共性表现形式。针对同类元器件失效模式、失效机理具有相同性的特点，按照失效物理的逻辑关系，对每一类元器件建立故障树，从而确定失效模式对应的失效机理和失效路径，提出有效控制措施。因而本发明建立的故障树可以深入到元器件失效物理层面进行分析，以节点事件的形式准确描述各种失效模式的失效路径、失效机理、机理因子和影响因素，可满足元器件故障树分析和机理原因分析的要求。
下面以混合集成电路故障树的建树案例对本技术发明方法的具体实施操作步骤，以及所带来的有意效果做进一步说明。
本案例具体实施操作的三个步骤如下：
步骤一，构建混合集成电路故障信息库。
归类整理混合集成电路故障案例和失效信息，按失效物理6个层次对信息进行归类建库，包括：
“故障对象”信息Q1＝混合集成电路故障；
“失效模式”信息集Q2＝{Q2,1,Q2,2,Q2,3,Q2,4,Q2,5}＝{电参漂移,无输出,开路,短路,气密泄漏}；
“失效部位”信息集Q3,j＝{Q3,1,1,…,Q3,2,1,…,Q3,3,1,…,Q3,4,1,…}＝{器件参漂,元件参漂,粘/焊退化,…}；
“失效机理”信息集Q4,j＝{Q4,1,1,…,Q4,2,1,…,Q4,3,1,…,Q4,4,1,…,Q4,5,1,…}＝{器件退化,焊料疲劳,有机胶老化,……}；
“机理因子”信息集Q5,j＝{Q5,1,1,…,Q5,2,1,…,Q5,3,1,…,Q5,4,1,…,Q5,5,1,…,}＝{静应力,界面热失配应力,轴向拉力,……}；
“影响因素”信息集Q6,j＝{Q6,1,1,…,Q6,2,1,…,Q6,3,1,…,Q6,4,1,…,Q6,5,1,…,}＝{机冲,谐振,热冲击,碰撞,环境温度,……}。
步骤二，构建混合集成电路故障树。
根据步骤一建立的故障信息库，按失效物理六层次建立9级事件的故障树，包括：
“故障对象”事件T1＝混合集成电路故障；
“失效模式”事件集M2＝{M2,1,M2,2,M2,3,M2,4,M2,5}＝{参漂,无输出,开路,短路,气密泄漏}，M2与T1之间“或”门关联；
“失效部位”事件集M3,j＝{M3,1,1,…,M3,2,1,…,M3,3,1,…,M3,4,1,…}＝{元器件参漂,粘/焊退化,导电胶老化,键合界面退化,…}，M3,j与M2采用“或”门关联；
“失效机理”事件集M4,j＝{M4,1,1,…,M4,2,1,…,M4,3,1,…,M4,4,1,…,M4,5,1,…}＝{元器件参漂,焊料疲劳,有机胶老化,Al腐蚀开路,……}，M4,j与M3,j采用“或”门关联；
“机理因子”事件集M5,j＝{M5,1,1,…,M5,2,1,…,M5,3,1,…,M5,4,1,…,M5,5,1,…}＝{静应力,界面热失配应力,轴向拉力,循环剪切应力,……}，M5,j与M4,j采用“与”和“或”门关联；
“影响因素”事件集X6,j＝{X6,1,1,…,X6,2,1,…,X6,3,1,…,X6,4,1,…,X6,5,1,…}＝{机冲,谐振,热冲击,碰撞,环境温度,……}，X6,j与M5,j采用“或”和“与”门关联。
步骤三，采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入方式简化故障树。
建立了包含17个子树的共因失效机理子树集：
A＝{A1,A2,…,A8}＝{Au-Al键合退化,芯片Al腐蚀,…}；
B＝{B1,B2,…,B6}＝{封帽应力开裂，基片应力开裂,…}；
C＝{C1,C2}＝{漆包线腐蚀断裂,键合丝与芯片短路}；
D＝{D1}＝{外引脚屈服性韧断}。
建立了包含共因故障模块子树集：
E＝{E1,E2,…,E6}＝{三极管故障,二级管故障,…,片式电容故障}；
F＝{F1,F2,F3}＝{气密封装失效,元器件焊/粘开路,键合丝开路}
故障树简化：对混合集成电路故障树，采用失效机理子树转移和故障模块子树导入故障树方式对故障树简化。
由此，建立了6个失效物理层9级事件的混合集成电路故障树。
该案例进一步说明了本发明技术方法所带来有益效果：
混合集成电路故障树案例说明，采用本发明的基于失效物理的元器件故障树构建方法，所建立的混合集成电路故障树具有失效物理概念清晰、失效事件上下层关系明确，六个层次事件包括：故障对象、失效模式、失效部位、失效机理、机理因子、影响因素，包含了丰富的失效物理信息，充分反映了失效物理事件之间的逻辑关系，能更深层次地分析元器件失效原因，并以事件的形式准确描述其失效路径、失效机理、机理因子和影响因素，满足了元器件故障树分析和机理原因分析的需求。
同时该案例还说明，本发明方法很好解决了元器件故障树建树难的问题，并实现混合集成电路故障树顶事件与整机系统故障树底事件良好衔接，结合电路功能分析，能对故障树各层次事件进行FTA分析，具有失效定位准确、机理分析清楚的特点。该方法适用于各类电子元器件故障树的建树。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建方法，所述步骤根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建故障信息库，具体包括步骤：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的所述故障信息库。
一层信息“故障对象”，以某类元器件故障为信息Qi；
各门类元器件“故障对象”信息集Q＝{Q1,Q2,…,Qi,…,Qz}；
二层信息“失效模式”，以元器件电参、外观失效状态为信息，“失效模式”信息集Q2＝{Q2,1,Q2,2,…,Q2,j,…,Q2,m}；
三层信息“失效部位”，以元器件失效模式对应的具体失效部位作为信息，“失效部位”信息集Q3,j＝{Q3,j,1,Q3,j,2,…,Q3,j,k,…,Q3,j,p}；
四层信息“失效机理”，失效部位的失效机理为信息，“失效机理”信息集Q4,j＝{Q4,j,1,Q4,j,2,…,Q4,j,q,…,Q4,j,r}；
五层信息“机理因子”，以引发失效机理的内在因子为信息，“机理因子”信息集Q5,j＝{Q5,j,1,Q5,j,2,…,Q5,j,s,…,M5,j,t}；
六层信息“影响因素”，以形成失效机理因子的外部原因为信息，“影响因素”信息集Q6,j＝{Q6,j,1,Q6,j,2,…,Q6,j,u,…,Q6,j,v}。
在其中一个实施例中，所述的元器件故障树构建方法，所述步骤根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，具体包括步骤：
通过所述故障信息库确定6个层次故障树事件：故障对象、失效模式、失效部位、失效机理、机理因子和影响因素；
根据失效物理过程因果关系，确定元器件的故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的元器件故障树。
一层事件定义为“故障对象”，某类元器件顶事件为Ti；
各类元器件“故障对象”事件集T＝{T1,T2,…,Ti,…,Tz}；
二层事件定义为“失效模式”，以某类元器件电参外观失效结果为第二层中间事件，“失效模式”事件集M2＝{M2,1,M2,2,…,M2,j,…,M2,m}；
三层事件定义为“失效部位”，以元器件失效模式对应的具体失效部位为第三层中间事件，“失效部位”事件集M3,j＝{M3,j,1,M3,j,2,…,M3,j,k,…,M3,j,p}；
四层事件定义为“机理因子”，以失效部位对应的失效机理为第四层中间事件，“失效机理”事件集M4,j＝{M4,j,1,M4,j,2,…,M4,j,q,…,M4,j,r}，机理因子根据失效物理模型和退化寿命模型提取；
五层事件定义为“机理因子”，以引发失效机理的内在因子为第五层中间事件，该类元器件“机理因子”事件集M5,j＝{M5,j,1,M5,j,2,…,M5,j,s,…,M5,j,t}；
六层事件即底事件定义为“影响因素”，以形成失效机理因子的外部原因为底事件，该“影响因素”事件集X6,j＝{X6,j,1,X6,j,2,…,X6,j,u,…,X6,j,v}。
根据失效物理过程因果关系，确定元器件故障树事件之间逻辑门，构建六个失效物理层次n级事件的元器件故障树，所述n大于等于6。
在其中一个实施例中，所述的元器件故障树构建方法，所述步骤对元器件故障树采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式进行简化，具体包括步骤：
建立元器件共因失效机理子树集和共因故障模块子树集；建立机理子树集：由各类元器件故障树，建立共因失效机理子树集{A,B,C,D}，其中，退化性失效机理子树集A＝{A1,A2,…,As,…,Ag}，其中As表示第s个退化性失效机理子树，s＝1,2,…,g，g为退化性失效机理子树总数；瞬时性失效机理子树集B＝{B1,B2,…,Be,…,Bf}，其中Be表示第e个瞬时性失效机理子树，e＝1,2,…,f，f为瞬时性失效机理子树总数；缺陷性失效机理子树集C＝{C1,C2,…,Cx,…,Ch}，其中Cx表示第x个缺陷性失效机理子树集，x＝1,2,…,h，h为缺陷性失效机理子树集总数；使用不当失效机理子树集D＝{D1,D2,…,DY,…,Do}，其中DY表示第Y个使用不当失效机理子树，Y＝1,2,…,o，o为使用不当失效机理子树总数。
建立故障模块子树集：由各类元器件故障树，建立共因故障模块子树集{E,F}，其中，通用元器件故障模块子树集E＝{E1,E2,…,EG,…,EH}，其中EG表示第G个故障模块子树，G＝1,2,…,H，H为故障模块子树总数；典型部件故障模块子树集F＝{F1,F2,…,FL,…,FM}，其中FL表示第L个典型部件故障模块子树，L＝1,2,…,M，M为典型部件故障模块子树总数。
采用共因机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。故障树简化：对元器件故障树，采用失效机理子树转移和故障模块子树导入方式对故障树简化。
如图3所示，一种基于失效物理的元器件故障树构建系统，包括故障信息库构建模块、故障树构建模块和故障树简化模块；
所述故障信息库构建模块用于根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层的故障信息库；
所述故障树构建模块用于根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树；
所述故障树简化模块用于采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入的方式对故障树进行简化。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建系统，所述故障信息库构建模块具有以下功能：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次，归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的故障信息库。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建系统，所述元器件故障树构建模块具有以下功能：
通过所述故障信息库确定6个层次元器件故障树事件：故障对象、失效模式、模式部位、失效机理、机理因子和影响因素；
根据失效物理过程因果关系，确定所述故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的故障树。
在其中一个实施例中，所述的基于失效物理的元器件故障树构建系统，所述故障树简化模块具有以下功能：
建立元器件共因失效机理子树集和共因元器件故障模块子树集；所述共因失效机理子树集和共因故障模块子树集分别表示相同影响事件下的失效机理子树集和相同影响事件下的故障模块子树集；
采用共因机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。
本发明基于失效物理的元器件故障树构建系统的其他技术特征与上述方法相同，在此不予赘述。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种基于失效物理的元器件故障树构建方法，其特征在于，包括步骤：
根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层信息的故障信息库；
根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件的故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树，所述n大于等于6；
采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式对所述元器件故障树进行简化；
根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建故障信息库，具体包括步骤：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的所述故障信息库；
根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，具体包括步骤：
通过所述故障信息库确定6个层次故障树事件：故障对象、失效模式、失效部位、失效机理、机理因子和影响因素；其中机理因子根据机理失效物理模型和退化寿命模型提取；
根据失效物理过程因果关系，确定元器件的故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的元器件故障树；其中故障对象、失效模式、失效部位、失效机理事件之间采用“或门”，或门结构函数满足Φ为上级事件状态，x为下级事件状态，当xi取值0、1二值时，失效机理、机理因子、影响因素事件之间采用“与门”或者“或门”，与门结构函数满足当xi取值0、1二值时，
对元器件故障树采用失效机理子树转移和故障模块子树导入的方式进行简化，具体包括步骤：
建立元器件共因失效机理子树集{A,B,C,D}和共因故障模块子树集{E,F}；所述共因失效机理子树集和共因故障模块子树集分别表示相同影响事件下的失效机理子树集和相同影响事件下的故障模块子树集；
其中，退化性失效机理子树集A＝{A1,A2,…,As,…,Ag}，其中As表示第s个退化性失效机理子树，s＝1,2,…,g，g为退化性失效机理子树总数；瞬时性失效机理子树集B＝{B1,B2,…,Be,…,Bf}，其中Be表示第e个瞬时性失效机理子树，e＝1,2,…,f，f为瞬时性失效机理子树总数；缺陷性失效机理子树集C＝{C1,C2,…,Cx,…,Ch}，其中Cx表示第x个缺陷性失效机理子树集，x＝1,2,…,h，h为缺陷性失效机理子树集总数；使用不当失效机理子树集D＝{D1,D2,…,DY,…,Do}，其中DY表示第Y个使用不当失效机理子树，Y＝1,2,…,o，o为使用不当失效机理子树总数；
通用元器件故障模块子树集E＝{E1,E2,…,EG,…,EH}，其中EG表示第G个故障模块子树，G＝1,2,…,H，H为故障模块子树总数；典型部件故障模块子树集F＝{F1,F2,…,FL,…,FM}，其中FL表示第L个典型部件故障模块子树，L＝1,2,…,M，M为典型部件故障模块子树总数；
采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。
2.一种基于失效物理的元器件故障树构建系统，其特征在于，包括故障信息库构建模块、故障树构建模块和故障树简化模块；
所述故障信息库构建模块用于根据元器件失效物理的共性特点，按失效物理6个层次和元器件门类构建元器件的故障信息库，形成6个失效物理层的故障信息库；
所述故障树构建模块用于根据所述故障信息库，按失效物理6个层次及失效物理逻辑关系构建元器件故障树，形成6个失效物理层n级事件的元器件故障树；
所述故障树简化模块用于采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入的方式对故障树进行简化；
所述故障信息库构建模块具有以下功能：
根据元器件失效物理的共性特点确定失效物理6个信息层：故障对象信息层、失效模式信息层、失效部位信息层、失效机理信息层、机理因子信息层和影响因素信息层；
按失效物理6个层次，归类整理元器件失效案例和失效信息，建立6个失效物理层的故障信息库；
所述元器件故障树构建模块具有以下功能：
通过所述故障信息库确定6个层次元器件故障树事件：故障对象、失效模式、模式部位、失效机理、机理因子和影响因素；其中机理因子根据机理失效物理模型和退化寿命模型提取；
根据失效物理过程因果关系，确定所述故障树事件之间的逻辑门，构建6个失效物理层次n级事件的故障树；其中故障对象、失效模式、失效部位、失效机理事件之间采用“或门”，或门结构函数满足Φ为上级事件状态，x为下级事件状态，当xi取值0、1二值时，失效机理、机理因子、影响因素事件之间采用“与门”或者“或门”，与门结构函数满足当xi取值0、1二值时，
所述故障树简化模块具有以下功能：
建立共因失效机理子树集{A,B,C,D}和共因故障模块子树集{E,F}；所述共因失效机理子树集和共因故障模块子树集分别表示相同影响事件下的失效机理子树集和相同影响事件下的故障模块子树集；
其中，退化性失效机理子树集A＝{A1,A2,…,As,…,Ag}，其中As表示第s个退化性失效机理子树，s＝1,2,…,g，g为退化性失效机理子树总数；瞬时性失效机理子树集B＝{B1,B2,…,Be,…,Bf}，其中Be表示第e个瞬时性失效机理子树，e＝1,2,…,f，f为瞬时性失效机理子树总数；缺陷性失效机理子树集C＝{C1,C2,…,Cx,…,Ch}，其中Cx表示第x个缺陷性失效机理子树集，x＝1,2,…,h，h为缺陷性失效机理子树集总数；使用不当失效机理子树集D＝{D1,D2,…,DY,…,Do}，其中DY表示第Y个使用不当失效机理子树，Y＝1,2,…,o，o为使用不当失效机理子树总数；
通用元器件故障模块子树集E＝{E1,E2,…,EG,…,EH}，其中EG表示第G个故障模块子树，G＝1,2,…,H，H为故障模块子树总数；典型部件故障模块子树集F＝{F1,F2,…,FL,…,FM}，其中FL表示第L个典型部件故障模块子树，L＝1,2,…,M，M为典型部件故障模块子树总数；
采用共因失效机理子树转移和共因故障模块子树导入元器件故障树的方式，对元器件故障树进行简化。
CN201210533794.9A 2012-12-11 2012-12-11 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统 Active CN103049346B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210533794.9A CN103049346B (zh) 2012-12-11 2012-12-11 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统
US14/351,862 US9430315B2 (en) 2012-12-11 2013-10-29 Method and system for constructing component fault tree based on physics of failure
PCT/CN2013/086158 WO2014090048A1 (zh) 2012-12-11 2013-10-29 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210533794.9A CN103049346B (zh) 2012-12-11 2012-12-11 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103049346A CN103049346A (zh) 2013-04-17
CN103049346B true CN103049346B (zh) 2015-03-18

Family

ID=48061995

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210533794.9A Active CN103049346B (zh) 2012-12-11 2012-12-11 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9430315B2 (zh)
CN (1) CN103049346B (zh)
WO (1) WO2014090048A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108319673A (zh) * 2018-01-25 2018-07-24 北京航天发射技术研究所 一种基于关系数据库的故障树构建方法

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020436B (zh) * 2012-11-30 2015-08-12 工业和信息化部电子第五研究所 元器件失效归零分析方法与系统
CN103049346B (zh) 2012-12-11 2015-03-18 工业和信息化部电子第五研究所 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统
JP6066081B2 (ja) * 2013-09-03 2017-01-25 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ フォールトツリーを生成する装置及び方法
CN104683129B (zh) * 2013-11-28 2019-02-15 富士通株式会社 诊断树建立方法、网络故障诊断方法及其节点
CN103646095B (zh) * 2013-12-17 2016-08-17 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于数据驱动的共因失效的可靠性判断系统及方法
CN105335245B (zh) * 2014-07-31 2019-02-01 华为技术有限公司 故障存储方法和装置、故障查找方法和装置
CN105425772B (zh) * 2014-11-28 2018-10-12 上海核工程研究设计院 基于逻辑等价的故障树简化的核电厂风险评估方法
EP3059676B1 (en) * 2015-02-20 2019-09-11 Siemens Aktiengesellschaft A method and apparatus for analyzing the availability of a system, in particular of a safety critical system
CN105243245B (zh) * 2015-11-16 2018-05-11 北京航空航天大学 一种基于Petri网的电路模块故障机理相关关系的可靠性建模方法
EP3260940A1 (en) 2016-06-21 2017-12-27 Siemens Aktiengesellschaft Method and apparatus for automated hazard detection
CN110023932A (zh) * 2016-12-06 2019-07-16 西门子股份公司 用于对技术系统进行建模的方法
EP3416013B1 (en) * 2017-06-12 2019-07-24 Siemens Aktiengesellschaft Safety assurance using fault trees for identifying dormant system failure states
CN107844641B (zh) * 2017-10-24 2020-03-13 北京航空航天大学 一种基于故障机理树和故障树相结合的可靠性建模方法
EP3671384A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-24 Siemens Aktiengesellschaft Computer-implemented method for generating a mixed-layer fault tree of a multi-component system combining different layers of abstraction
CN109948276B (zh) * 2019-03-28 2023-08-04 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 失效分析方法、装置、设备和存储介质
CN110175359B (zh) * 2019-04-23 2023-05-12 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 基于业务流程的复杂系统安全性建模方法及装置
CN111144606B (zh) * 2019-05-17 2020-09-15 深圳市德塔防爆电动汽车有限公司 一种电动车辆的安全失效风险预测方法以及电动车辆
CN112416644A (zh) * 2020-11-30 2021-02-26 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种机载计算机故障快速定位方法
CN113672420B (zh) * 2021-08-10 2022-08-09 荣耀终端有限公司 故障检测方法及电子设备
US11658889B1 (en) 2022-03-27 2023-05-23 Bank Of America Corporation Computer network architecture mapping using metadata
US11595245B1 (en) 2022-03-27 2023-02-28 Bank Of America Corporation Computer network troubleshooting and diagnostics using metadata
KR102602851B1 (ko) 2023-05-09 2023-11-17 한국건설기술연구원 베이지안 네트워크의 확률추론 연산 알고리즘에 기반한 산업시설물의 리스크 평가정보 제공 시스템 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7120559B1 (en) * 2004-06-29 2006-10-10 Sun Microsystems, Inc. System and method for performing automated system management
CN101846992A (zh) * 2010-05-07 2010-09-29 上海理工大学 基于数控机床故障案例的故障树构造方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5586252A (en) * 1994-05-24 1996-12-17 International Business Machines Corporation System for failure mode and effects analysis
JP3765674B2 (ja) * 1998-03-16 2006-04-12 Ｋｄｄｉ株式会社 障害個所推定方法
US7500143B2 (en) * 2000-05-05 2009-03-03 Computer Associates Think, Inc. Systems and methods for managing and analyzing faults in computer networks
WO2002013015A1 (de) * 2000-08-09 2002-02-14 Abb Research Ltd. System zur ermittlung von fehlerursachen
US6499132B1 (en) * 2001-06-15 2002-12-24 Verisity Ltd. System and method for analyzing temporal expressions
US7379846B1 (en) * 2004-06-29 2008-05-27 Sun Microsystems, Inc. System and method for automated problem diagnosis
TW200622275A (en) * 2004-09-06 2006-07-01 Mentor Graphics Corp Integrated circuit yield and quality analysis methods and systems
US7856575B2 (en) * 2007-10-26 2010-12-21 International Business Machines Corporation Collaborative troubleshooting computer systems using fault tree analysis
US8813025B1 (en) * 2009-01-12 2014-08-19 Bank Of America Corporation Customer impact predictive model and combinatorial analysis
US8386848B2 (en) * 2009-05-11 2013-02-26 Microsoft Corporation Root cause analysis for complex event processing
WO2012061678A1 (en) * 2010-11-05 2012-05-10 Interdigital Patent Holdings, Inc. Device validation, distress indication, and remediation
US20120317058A1 (en) * 2011-06-13 2012-12-13 Abhulimen Kingsley E Design of computer based risk and safety management system of complex production and multifunctional process facilities-application to fpso's
CN103049346B (zh) * 2012-12-11 2015-03-18 工业和信息化部电子第五研究所 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7120559B1 (en) * 2004-06-29 2006-10-10 Sun Microsystems, Inc. System and method for performing automated system management
CN101846992A (zh) * 2010-05-07 2010-09-29 上海理工大学 基于数控机床故障案例的故障树构造方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王韡等.中波HgCdTe光导探测器组件的故障树和失效研究.《半导体光电》.2012,第33卷(第5期),第628页左栏第1节第1段第2-3行、右栏1.1节第1段第1-2行、第1.2节第1段4-7行. *
适用于动态概率安全评价的故障树逻辑简化方法;杨宇等;《原子能科学技术》;20050930;第39卷(第5期);第434右栏第2.2节第1段3-6行、（1）规则、第435页左栏（3）规则 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108319673A (zh) * 2018-01-25 2018-07-24 北京航天发射技术研究所 一种基于关系数据库的故障树构建方法
CN108319673B (zh) * 2018-01-25 2021-09-21 北京航天发射技术研究所 一种基于关系数据库的故障树构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
US9430315B2 (en) 2016-08-30
CN103049346A (zh) 2013-04-17
US20150193290A1 (en) 2015-07-09
WO2014090048A1 (zh) 2014-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103049346B (zh) 基于失效物理的元器件故障树构建方法和系统
CN103020436B (zh) 元器件失效归零分析方法与系统
CN103698734A (zh) 智能电表基于仿真的虚拟故障测试方法
CN103529830B (zh) 一种基于有限频域飞行控制系统渐变故障的诊断设计方法
CN101551831B (zh) 一种与总剂量辐射相关的器件建模方法
Soltan et al. Joint cyber and physical attacks on power grids: Graph theoretical approaches for information recovery
CN106769049A (zh) 一种基于拉普拉斯分值和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
CN102445941B (zh) 列控系统车载设备互联互通测试结果自动判定及分析方法
CN107677903A (zh) 一种变压器状态监测数据的聚类分析方法
AU2018201721A1 (en) A formal method of verification and performance analysis for highly reliable communication system
CN101614781A (zh) 一种基于空间规则索引的广电设备故障智能诊断方法
CN107247845A (zh) 一种基于失效物理模型的多芯片组件可靠性分析方法
CN107633112A (zh) 一种mmc可靠性分析方法及装置
CN109389104A (zh) 一种户用光伏电站逆变器故障预测方法
CN109002601A (zh) 一种基于Petri网的FPGA系统的验证模型建模方法
CN107450517A (zh) 一种随机离散事件系统安全可诊断性确定方法及系统
CN105005697A (zh) 一种对修复有时间约束的系统动态故障树分析方法
CN102819489A (zh) 一种缺陷驱动的软件可靠性设计方法
CN102495309A (zh) 一种失效分析方法
CN106844126B (zh) 一种航天器用数字硬ip核功能及性能评测方法
CN104156340B (zh) 一种数据报表的封装及展现方法
CN104933519A (zh) 一种继保设备状态检修辅助决策系统
CN106094790A (zh) 风电设备可靠性管理信息系统
CN110336280B (zh) 一种基于字典集加速的电力系统连锁故障分析方法
CN109241546A (zh) 一种风机塔筒连接法兰疲劳强度的校核方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant