CN108572285B - 一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法 - Google Patents

一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，它有以下步骤：一、对高速光耦进行低频宽带噪声测试；二、分别对应不同温度温度应力下进行恒定应力加速退化试验；三、进行恒定应力加速退化试验期间每周对高速光耦进行一次低频宽带噪声测试；四、基于低频宽带噪声电压的退化模型；五、根据基于低频宽带噪声的退化模型，计算出合格高速光耦器件的低频宽带噪声能满足的范围，用于高速光耦器件的筛选中；本发明提供一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，给出了一种通过高速光耦微观参数对高速光耦进行筛选的新方法，在高速光耦筛选方面具有广阔应用前景。

Description

一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法
(一)技术领域：
本发明涉及一种电子元器件的筛选方法，尤其涉及一种基于低频宽带噪声的高速光耦的筛选方法，属于电子元器件质量与可靠性领域。
(二)背景技术：
光电耦合器，简称光耦，是一种应用二次集成工艺，将发光元件、光接收元件以及信号处理电路等封装在同一管座内的器件。其具有体积小、寿命长、无触点、抗干扰性强等多种优点，可以替代继电器、变压器、斩波器等，用于隔离电路、开关电路、数模转换、长线传输、过流保护、高压控制、电平匹配、线性放大等众多场合。
随着我国目前航空航天及武器装备的发展，对光耦的需求量越来越大，对参数指标的要求也越来越高，因此对光耦的可靠性方面的相关要求也越来越高。在航空航天等可靠性要求很高的领域，光耦的可靠性评价工作及相关技术研究一直是科研人员所关注的课题。
高速光耦是一种特殊光耦，“高速”二字是形容光耦的信号传输速度。高速光耦和通用光耦在结构上有着很大差异。电流传输比CTR(Current Transfer Ratio)在使用中出现退化,是光电耦合器常见的和主要的失效模式之一，因此可靠性工程中一般用CTR作为光电耦合器的可靠性表征参量。在绝大多数情况下，CTR都能很好评价三极管输出型光耦的可靠性。
CTR作为光耦的一项宏观电参数，没有涉及到器件内部缺陷的微观变化。半导体器件定义中的噪声是输出信号的起伏，噪声是物理过程所固有的，与器件密切相关。噪声来源于物理量的随机起伏，因此无法消除。
光电耦合器的低频噪声通常表现为1/f噪声和G-R噪声的叠加。与G-R噪声相比，1/f噪声具有更重要的学术意义和实用价值。大量的研究表明，在几乎所有的电子元器件和电子整机中都能观测到1/f噪声。1/f噪声是粒子整体运动中的一个普遍涨落现象，同时也是系统内部特性的一个反映，因而携带丰富的信息。首先1/f噪声的特征表现为功率谱幅值与频率成反比，因而是低频噪声的主要部分。其次任何与这种反比关系相偏离的1/f噪声均反映了器件特性的改变，因而测量低频噪声已经成为表征光电耦合器内部缺陷及其可靠性的一种重要手段。所以，筛选半导体器件可以通过对检测和分析器件内部噪声而实现。
在进行低频宽带噪声测试时，测试系统本身会带来背景噪声，因此，为能准确地测出高速光耦器件的噪声功率谱密度，需要对被测高速光耦器件噪声足量放大的同时，剔除背景噪声，因此在测试过程中有很多细节需要注意：首先，每次测试之前，测试系统的电量需要充满，不能使用外部电源，这是因为接入外部电源会带进噪声，影响测试结果；其次，在操作调节测试条件，使得电压电流表在固定工作条件后，需要将其关闭，再进行噪声测试，否则也会带入噪声。
(三)发明内容：
1.目的：
本发明的目的是为了提供一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，它能解决目前高速光电耦合器的筛选中电参数测试会对高速光电耦合器造成伤害的缺点，低频宽带噪声电压表征器件的微观变化，进行低频宽带噪声测试不会对器件造成伤害，不影响器件后续的使用。
2.技术方案：
本发明提出一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，它包括以下步骤：
步骤一：选取N只高速光耦器件样品，编号为1～N#，使用噪声测试系统对这些器件进行低频宽带噪声测试；得到的数据均为实际输出噪声Sout(f)，器件本身的噪声
Sv(f)＝Sout(f)-Sback(f) (1)
式中，Sv(f)为器件本身噪声；
Sout(f)为实际输出噪声；
Sback(f)为背景噪声；
高速光耦器件的输出噪声比测试系统的背景噪声大2到3个数量级，所以Sv(f)≈Sout(f)，采用直接测试结果Sout(f)代替实际的高速光频宽带噪声Sv(f)；
步骤二：采用加大应力(如热应力、电应力和机械应力等)而又不改变产品失效机理的方式使产品退化过程加速，这样的试验被称为加速退化试验；对于高速光耦器件来讲，温度应力对于高速光耦器件的影响最大；将N只高速光耦器件分为预定组，分别对应于不同温度应力下进行恒定应力加速退化试验，持续进行预定周试验；
步骤三：在进行恒定应力加速退化试验期间每周进行一次低频宽带噪声测试，测试每只高速光耦器件的低频宽带噪声电压；
步骤四：确定基于低频宽带噪声电压的退化模型；对步骤三中得到的低频宽带噪声电压的数据进行处理，对其取10为底的对数；将宽带噪声数据取对数之后，进行降序排序，将低频宽带噪声作为自变量，将低频宽带噪声与伪寿命描绘成散点图，与伪寿命之间建立数学关系；采用决定系数R2及校正决定系数adjust-R2来评价函数拟合结果的优良性；但是R2受到样本量的影响，R2会随着样本量增多而变大，因此，工程当中多使用校正决定系数adjust-R2；
对其进行初等函数拟合，即线性函数、指数函数、幂函数以及代数函数拟合；幂函数与代数函数校正决定系数接近于0，散点图不服从幂函数与代数函数；指数函数拟合的校正决定系数比线性函数拟合的校正决定系数大得多，因此数据拟合情况更服从指数函数
式中，y为伪寿命；
y0为耗损段寿命；
A为器件的寿命-缺陷因子；
t为器件噪声-缺陷因子；
x为宽带噪声电压；
上式即为基于低频宽带噪声电压的退化模型；
步骤五：根据实际需要的期望伪寿命y，根据步骤三中得到的基于低频宽带噪声电压的退化模型有
式中，x为宽带噪声电压；
t为器件噪声-缺陷因子；
A为器件的寿命-缺陷因子；
y为伪寿命；
y0为耗损段寿命；
代入上式计算得出宽带噪声电压值x，宽带噪声电压值小于x即为合格高速光耦器件的宽带噪声电压范围，根据合格高速光耦器件的宽带噪声电压范围筛选出合格的高速光耦器件；
通过以上步骤，得到了低频宽带噪声电压与伪寿命的定量关系，达到了基于低频宽带噪声对高速光耦进行筛选的效果，解决了目前高速光电耦合器的筛选中电参数测试会对高速光电耦合器造成伤害的问题，解决了目前高速光电耦合器的筛选中只考虑宏观电参数未考虑微观参数的问题,具有广阔应用前景。
其中，在步骤一中所述的“低频宽带噪声测试”，参考按照《半导体分立器件失效分析方法和程序》中的1006方法中对于1/f噪声分析的要求，低频宽带噪声测试步骤为：(1)使用噪声测试系统测试1/f噪声；(2)使用噪声频谱采集分析软件分析所测结果，即1/f噪声噪声谱；(3)使用噪声频谱采集分析软件提取被测器件的1/f噪声幅度和1/f噪声因子；
在进行“低频宽带噪声测试”时，测试系统本身会带来背景噪声；因此，为能准确地测出高速光耦器件的噪声功率谱密度，需要对被测高速光耦器件噪声足量放大的同时，剔除背景噪声，因此在测试过程中有很多细节需要注意；首先，每次测试之前，测试系统的电量需要充满，不能使用外部电源，这是因为接入外部电源会带进噪声，影响测试结果；其次，在操作调节测试条件，使得电压电流表在固定工作条件后，需要将其关闭，再进行噪声测试，否则也会带入噪声。
其中，在步骤二中所述的“恒定应力加速退化试验”，其作法的具体步骤为：
(1)试验开始之前，对高速光耦器件进行传输延迟时间参数初始值测试，确保高速光耦器件无已失效器件；
(2)根据试验方案分组，并施加方案所设计的温度应力水平，进行高温加速退化试验；
(3)在完成规定的试验时间后，取出器件试验样品冷却至室温；
(4)分别对器件样品进行传输延迟时间测试和低频噪声测试，确定器件样品是否失效，并且记录失效情况；
(5)将器件样品放回高温箱继续进行试验；
(6)一直重复第(2)到(5)步，直到器件失效或大部分器件出现明显退化。
其中，在步骤四中所述的“低频宽带噪声电压的数据”是指步骤三中由噪声测试系统测得的器件样品的输出噪声电压值。
其中，在步骤四中所述的“校正决定系数”用来评价拟合优度；校正决定系数越大说明拟合越好；校正决定系数的计算步骤为：
(1)计算残差平方和，残差平方和的计算公式为：
式中，SSE为残差平方和；
yi为第i只高速光耦的低频宽带噪声；
为n只高速光耦的低频宽带噪声平均值；
(2)计算决定系数R2，R2通过下式得到：
式中，R2为决定系数；
SSE为残差平方和；
var(y)为原始y的方差；
n为器件样品数量；
(3)计算校正决定系数adjust-R2，adjust-R2的值与R2的关系为：
式中，adjust-R2为校正决定系数；
R2为决定系数；
n为器件样品数量；
k为特征数量。
3.优点及功效：
本发明提供一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，该发明的优点是：提供了一种基于低频宽带噪声的高速光耦的筛选方法。得到了低频宽带噪声电压与伪寿命的定量关系。目前高速光电耦合器的筛选中电参数测试会对高速光电耦合器造成伤害，低频宽带噪声电压表征器件的微观变化，进行低频宽带噪声测试不会对器件造成伤害，不影响器件后续的使用。
(三)附图说明：
图1本发明所述方法流程图。
图2高速光耦器件低频宽带噪声测试电路图。
图3低频宽带噪声电压与伪寿命的散点图以及拟合情况。
图中符号、代号说明如下：
V1、V2、V3、V4是电压源；
R1是输出电阻；
R2是调节电阻；
R3、R4、R5是结合电阻；
F1、F2、F3是受控电流源；
C1、C2是电容；
U1是高速光电耦合器。
(四)具体实施方式：
本发明选择的高速光电耦合器为HCPL-2630型号光耦。HCPL-2630型号光耦为双通道的高共模抑制TTL兼容高速光耦，共计20个器件样品，并将器件样品编号为1～20#。结合具体的实际案例，对本发明所述的一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法进行详细说明。
本发明一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其流程图如图1所示，具体实施步骤如下：
步骤一：选取20只高速光耦器件样品，编号为1～20#，双通道对应A、B，将这些器件参考《半导体分立器件失效分析方法和程序》中的1006方法中对于1/f噪声分析的要求，进行低频宽带噪声测试，测试步骤为：
(1)使用噪声测试系统测试1/f噪声；
(2)使用噪声频谱采集分析软件分析所测结果，即1/f噪声噪声谱；
(3)使用噪声频谱采集分析软件提取被测器件的1/f噪声幅度和1/f噪声因子。低频宽带噪声测试电路图如图2所示。
得到的数据均为实际输出噪声Sout(f)，器件本身的噪声
Sv(f)＝Sout(f)-Sback(f) (1)
式中，Sv(f)为器件本身噪声，
Sout(f)为实际输出噪声，
Sback(f)为背景噪声。
高速光耦器件的输出噪声比测试系统的背景噪声大2到3个数量级，所以Sv(f)≈Sout(f)，故采用直接测试结果Sout(f)代替实际的高速光耦低频宽带噪声Sv(f)。通过噪声频谱采集分析软件计算分析得出低频宽带噪声。部分测试结果如表1所示，从表1看出，高速光耦器件在低频宽带噪声上初始值的差异情况非常明显。
表1 低频宽带噪声部分数据列举
步骤二：将20只高速光耦器件分为4组，每5只光耦器件一组，分别对应100℃、125℃、150℃、175℃温度应力下进行恒定应力加速退化试验，试验步骤为：
(1)试验开始之前，对高速光耦进行传输延迟时间参数初始值测试，确保高速光耦无已失效器件；
(2)根据试验方案分组，并施加方案所设计的温度应力水平，进行加速退化试验；
(3)在完成规定的贮存时间后，取出试验样品冷却至室温；
(4)分别对样品进行传输延迟时间测试和低频噪声测试，确定器件是否失效，并且记录失效情况；
(5)将样品放回高温箱继续进行试验；
(6)一直重复第(2)到(5)步，直到器件失效或大部分器件出现明显退化。持续进行16周试验。
步骤三：在进行恒定应力加速退化试验期间每周测试每只高速光耦的低频宽带噪声。具体条件设置和分组情况见下表2。低频宽带噪声测试电路图如图2所示。
表2 试验条件设置
步骤四：确定基于低频宽带噪声电压的退化模型。对步骤三中测试得到的低频宽带噪声数据进行处理，对其取10为底的对数。将低频宽带噪声数据取对数之后，进行降序排序，将低频宽带噪声作为自变量，将低频宽带噪声与伪寿命描绘成散点图，如图3。
表3 低频宽带噪声电压与伪寿命
使用EXCEL软件对低频宽带噪声电压与伪寿命进行初等函数拟合。
分别采用线性函数y＝a+bx、指数函数幂函数y＝axb以及代数函数y＝a-bln(x+c)进行拟合。
本发明采用校正决定系数adjust-R2来评价拟合优度。校正决定系数越大说明拟合越好。
残差平方和的计算公式为：
式中，SSE为残差平方和；
yi为第i只高速光耦的低频宽带噪声；
为n只高速光耦的低频宽带噪声平均值。
决定系数R2可以通过下式得到：
式中，R2为决定系数；
SSE为残差平方和；
var(y)为原始y的方差；
n为样品数量。
adjust-R2的值与R2的关系为：
式中，adjust-R2为校正决定系数；
R2为决定系数；
n为器件样品数量；
k为特征数量。
加速试验采用温度作为加速应力，本发明在外推加速寿命和换算实际寿命需要采用阿伦尼斯模型，阿伦尼斯模型的表达式如下：
式中，M为所选定的退化参数；
为该参数的退化速率；
A为常数；
E为激活能，与材料相关；
K为玻尔兹曼常数；
T为K式温度。
幂函数与代数函数其校正决定系数接近于0，散点图不服从幂函数与代数函数。线性函数拟合的校正决定系数为0.38338，指数函数拟合的校正决定系数为0.73976。数据拟合情况更服从指数函数
式中，y0为耗损阶段寿命；
A为高速光耦的寿命-缺陷因子；
t为器件噪声-缺陷因子；
x为宽带噪声电压；
y为伪寿命。
可以计算出其模型的参数，y0＝97.75893,A＝7.89422E-13,t＝0.17081。
步骤五：根据实际需要的期望伪寿命y，按步骤三中得到的基于低频宽带噪声电压的退化模型有
式中，x为宽带噪声电压；
t为器件噪声-缺陷因子；
A为器件的寿命-缺陷因子；
y为伪寿命；
y0为耗损段寿命。
将给定的期望伪y代入上式计算得出宽带噪声电压值x。例如，对于贮存寿命要求至少为300周，那么其伪寿命也应该至少300周，带入计算可得宽带噪声的ln值需低于-5.667，宽带噪声电压值x小于2.15E-06V，宽带噪声电压值x小于2.15E-06V的高速光耦器件即为合格器件。

Claims (5)

1.一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤一：选取N只高速光耦器件样品，编号为1～N#，使用噪声测试系统对这些器件进行低频宽带噪声测试；得到的数据均为实际输出噪声Sout(f)，器件本身的噪声
Sv(f)＝Sout(f)-Sback(f) (1)
式中，Sv(f)为器件本身噪声；
Sout(f)为实际输出噪声；
Sback(f)为背景噪声；
高速光耦器件的输出噪声比测试系统的背景噪声大2到3个数量级，所以Sv(f)≈Sout(f)，采用直接测试结果Sout(f)代替Sv(f)；
步骤二：采用加大应力而又不改变产品失效机理的方式使产品退化过程加速，这样的试验被称为加速退化试验；对于高速光耦器件来讲，温度应力对于高速光耦器件的影响最大；将N只高速光耦器件分为预定组，分别对应于不同温度应力下进行恒定应力加速退化试验，持续进行预定周试验；
步骤三：在进行恒定应力加速退化试验期间每周进行一次低频宽带噪声测试，测试每只高速光耦器件的低频宽带噪声电压；
步骤四：确定基于低频宽带噪声电压的退化模型；对步骤三中得到的低频宽带噪声电压的数据进行处理，对其取10为底的对数；将宽带噪声数据取对数之后，进行降序排序，将低频宽带噪声作为自变量，将低频宽带噪声与伪寿命描绘成散点图，与伪寿命之间建立数学关系；采用决定系数R2及校正决定系数adjust-R2来评价函数拟合结果的优良性；但是R2受到样本量的影响，R2会随着样本量增多而变大，因此，工程当中多使用校正决定系数adjust-R2；
对其进行初等函数拟合，即线性函数、指数函数、幂函数以及代数函数拟合；幂函数与代数函数校正决定系数接近于0，散点图不服从幂函数与代数函数；指数函数拟合的校正决定系数比线性函数拟合的校正决定系数大得多，因此数据拟合情况更服从指数函数
式中，y为伪寿命；
y0为耗损段寿命；
A为器件的寿命-缺陷因子；
t为器件噪声-缺陷因子；
x为宽带噪声电压；
上式即为基于低频宽带噪声电压的退化模型；
步骤五：根据实际需要的期望伪寿命y，根据步骤三中得到的基于低频宽带噪声电压的退化模型有
式中，x为宽带噪声电压；
t为器件噪声-缺陷因子；
A为器件的寿命-缺陷因子；
y为伪寿命；
y0为耗损段寿命；
代入上式计算得出宽带噪声电压值x，宽带噪声电压值小于x即为合格高速光耦器件的宽带噪声电压范围，根据合格高速光耦器件的宽带噪声电压范围筛选出合格的高速光耦器件；
通过以上步骤，得到了低频宽带噪声电压与伪寿命的定量关系。
2.根据权利要求1所述的一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其特征在于：
在步骤一中所述的“低频宽带噪声测试”，步骤为：(1)使用噪声测试系统测试1/f噪声；(2)使用噪声频谱采集分析软件分析所测结果，即1/f噪声噪声谱；(3)使用噪声频谱采集分析软件提取被测器件的1/f噪声幅度和1/f噪声因子；
在进行“低频宽带噪声测试”时，需要对被测高速光耦器件噪声足量放大的同时，剔除背景噪声；首先，每次测试之前，测试系统的电量需要充满，不能使用外部电源，其次，在操作调节测试条件，使得电压电流表在固定工作条件后，需要将其关闭，再进行噪声测试，否则也会带入噪声。
3.根据权利要求1所述的一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其特征在于：
在步骤二中所述的“恒定应力加速退化试验”，其作法的具体步骤为：
(1)试验开始之前，对高速光耦器件进行传输延迟时间参数初始值测试，确保高速光耦器件无已失效器件；
(2)根据试验方案分组，并施加方案所设计的温度应力水平，进行高温加速退化试验；
(3)在完成规定的试验时间后，取出器件试验样品冷却至室温；
(4)分别对器件样品进行传输延迟时间测试和低频噪声测试，确定器件样品是否失效，并且记录失效情况；
(5)将器件样品放回高温箱继续进行试验；
(6)一直重复第(2)到(5)步，直到器件失效及大部分器件出现明显退化。
4.根据权利要求1所述的一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其特征在于：
在步骤四中所述的“对步骤三中得到的低频宽带噪声电压的数据”是指步骤三中由噪声测试系统测得的器件样品的输出噪声电压值。
5.根据权利要求1所述的一种基于低频宽带噪声的高速光耦筛选方法，其特征在于：
在步骤四中所述的“校正决定系数”，是用来评价拟合优度；校正决定系数越大说明拟合越好；校正决定系数的计算步骤为：
(1)计算残差平方和，残差平方和的计算公式为：
式中，SSE为残差平方和；
yi为第i只高速光耦的低频宽带噪声；
为n只高速光耦的低频宽带噪声平均值；
(2)计算决定系数R2，R2通过下式得到：
式中，R2为决定系数；
SSE为残差平方和；
var(y)为原始y的方差；
n为器件样品数量；
(3)计算校正决定系数adjust-R2，adjust-R2的值与R2的关系为：
式中，adjust-R2为校正决定系数；
R2为决定系数；
n为器件样品数量；
k为特征数量。
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