CN111079276A - 多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,该方法通过建立加速因子矩阵,对矩阵进行分析运算,在综合考虑多失效模式以及多应力水平的情况下,确定最优的加速因子用以指导加速试验设计;在此基础上,通过建立加速试验载荷谱,综合利用加速因子、试验时间以及产品的可靠性指标,最终确定合理的试验时间用以验证给定的可靠性指标;相较于传统可靠性验证试验,该方法能够有效缩短试验时间,降低试验费用。
Description
技术领域
本发明属于加速试验领域,尤其涉及多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法。
背景技术
电子产品的指标验证是保证产品质量和可靠性的关键环节,也是作为保障产品高可靠长寿命的有效手段,但随着科技水平的不断发展以及产品环境的日趋复杂,电子产品在指标验证方面面临诸多问题:(1)可靠性指标要求不断提高。当前电子装备的可靠性指标MTBF较以往产品提高了5-7倍,这对可靠性试验验证提出了巨大的挑战;(2)产品面临的使用环境日趋复杂。当前电子设备在使用过程中所经历的环境日趋复杂化,往往要面临温、湿、振等多种环境应力的综合作用,这对于电子设备适应复杂多变环境的能力要求越来越高;(3)多失效模式特征突显。由于使用环境的复杂多变,当前电子设备的失效模式并不以单一失效模式为主,而是处于多失效模式并存的状态。各失效模式的失效机理不尽相同,因此为产品在多失效模式下的研究工作提出了不小的挑战。由于当前电子产品可靠性指标的不断提高,传统寿命试验方法不能满足指标验证需求,工程上通常采用加速试验方法来进行验证。
目前的加速试验方法多针对单一应力、单一失效模式,而由于当前电子设备环境应力复杂,失效模式多样化,因此仅基于单应力、单失效模式的加速模型开展加速寿命试验,已经难以对电子产品可靠性做出有效评价。而由于不同种应力引起的电子产品失效的机理不一样,要建立多失效模式下的加速模型,必须了解产品本身的属性,如材料、几何特性等,同时还需要考虑不同应力之间的相互作用,要得到一个能真实描述实际情况的多失效模式加速模型存在着相当大的困难,且模型精度及其工程适用性难以保证。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种多失效模式下对电子产品可靠性指标进行加速验证的方法。
针对上述技术问题,本发明提出了一种多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,该方法包括如下步骤:
步骤1、分析造成产品失效的主要失效模式及其失效机理;
步骤2、根据步骤1中的分析结果,进一步分析并选取所述产品的敏感环境应力,用以进行试验条件设计;
步骤3、根据步骤2中选取的敏感环境应力,选择合适的加速模型,以描述所述产品失效时间与所经历的应力之间的数学关系;
步骤4、确定步骤3中选择的加速模型的相关参数,并计算不同加速条件相对于所述产品常规使用条件下的加速因子;
步骤5、根据步骤4计算得到的加速因子,建立加速因子矩阵,所述矩阵的列表示加速试验的应力水平,所述矩阵的行表示不同的失效模式,矩阵中的每一个数值表示产品在所述应力条件和所述失效模式下的加速因子;所述加速因子矩阵表达式如下:
式中,Afnr为各失效模式在各应力水平下的加速因子,n为失效模式,r为应力水平;
步骤6、对步骤5所述加速因子矩阵进行运算:
步骤61、按照标准偏差最小理论确定加速应力水平,计算各所述应力水平下所述加速因子的标准偏差,计算公式如下:
取标准偏差最小的一组应力作为试验条件;
式中,1≤y≤r,σAF为加速因子标准偏差,Afxy为各失效模式在各应力水平下的加速因子,n为失效模式总数,x为失效模式,y为应力水平;
步骤62、对于所取的所述加速应力水平,根据竞争失效理论,所述产品的加速因子确定为所述应力水平下的加速因子最小值Af:
Af=min{Af1j,Af2j,...,Afnj,}
式中:Af1j,Af2j,…,Afnj表示在应力水平j下,各失效模式的加速因子;
步骤7、建立加速试验载荷谱:
步骤71、加速试验载荷谱的描述公式如下:
式中:Ri为各应力作用下产品的可靠度;μs_i、μL_i均为试验时间;a和b分别为S和L均值标准差的偏差系数;
根据累积损伤模型,上式可简化为:
步骤72、根据给定数值的a和b,绘制系数k与各应力可靠度函数图;
步骤73、根据给定的可靠性指标,即可计算出相应的放大系数k;
步骤8、计算修正加速因子:Af′=Af/k;
步骤9、计算加速试验时间,并设计加速验证试验:所述加速试验时间计算公式为:Ttest=MTBF/Af′,根据Ttest的数值即可设计加速试验时间。
优选的,所述步骤1中,采用FMMEA分析法,分析造成所述产品失效的失效模式及其失效机理。
优选的,所述步骤4中,采用参数估计方法或利用相似产品数据,确定加速模型的相关参数。
本发明所提供的多失效模式电子产品可靠性指标加速验证方法,对比现有的技术,有如下的技术优势:
(1)该方法通过建立加速因子矩阵,对矩阵进行分析运算,能够在综合考虑多失效模式以及多应力水平的情况下,确定最优的加速因子用以指导加速试验设计;
(2)该方法通过建立加速试验载荷谱,能够综合利用加速因子、试验时间以及产品的可靠性指标,最终确定合理的试验时间用以验证给定的可靠性指标;相较于传统可靠性验证试验,该方法能够有效缩短试验时间,降低试验费用。
附图说明
图1本发明实施例的多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证流程;
图2本发明实施例的失效模式—失效机理—敏感应力映射关系图;以及
图3本发明实施例的可靠度指标与放大系数k的关系曲线(加速载荷谱)。
具体实施方式
以下,参照附图对本发明的实施方式进行说明。
某型冰箱电脑板的可靠性指标为工作1000h的可靠度R0=0.9608,产品的目标失效率为λ0=4×10-5,其正常使用条件为温度25℃,相对湿度50%。本实施例采用本发明提出的多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,设计加速验证试验,验证该电脑板在正常使用条件下能否达到其可靠性指标要求,该产品的可靠性指标加速验证流程如图1所示,包括以下步骤:
步骤1、失效模式及失效机理分析;
首先对产品试验和使用过程中出现的故障进行整理分析,故障整理如下表所示:
表1故障整理结果
利用FMMEA分析法,对故障进行分析,确定失效模式及失效机理,失效模式分析结果如下:
表2失效模式分析结果
通过失效机理分析,确定造成上述失效模式的主要失效机理有两个:分别为温度的作用和湿度的时间累积效应。
(1)温度作用
晶体管参数的变化与温度也有密切相关。在参数中,PN结的反向漏电流对温度变化最敏感。其反向漏电流主要由势垒区的产生电流和表面漏电流决定。另外,表面漏电流与工艺引起的缺陷密切相关。在温度的作用下,一些潜在的工艺缺陷被激发,这也会导致反向电流的大幅增加。
(2)湿度的时间累积效应
湿度也是塑封器件发生金属化层腐蚀失效的一个重要诱因。虽然器件在试验中只是呈现出电参数漂移的故障模式,并且该故障模式并不稳定,在一定条件下,即去除试验条件后,可以恢复大部分器件功能。但是由湿度因素所导致的腐蚀是一个持续的长久作用机制,只要原电池形成,电化学腐蚀发生,经过时间的累积效应,都会使器件的功能发生持续性退化,对器件的可靠性有严重的影响。
步骤2、确定敏感环境应力;
根据步骤1失效机理分析结果,由于造成该电脑板失效的主要失效机理分别为温度的作用和湿度的时间累积效应,因此确定温度和湿度作为敏感环境应力进行试验设计。
步骤1和步骤2中的失效模式—失效机理—敏感应力映射关系如图2所示。
步骤3、确定加速模型;
根据步骤2分析结果确定敏感环境应力为温度和湿度,因此加速模型选择Peck模型来描述产品失效时间与应力之间的关系,模型表达式为:
式中,RH为相对湿度,T为绝对温度,k是波尔兹曼常数大小等于8.617×10-5,Ea为激活能(eV),参数h和A为常数。
湿度试验是通过增大相对湿度以及试验温度的方式达到加速的,RHUse和RHTest分别是正常和加速条件下的相对湿度,TH_Use和TH_Test分别是正常工作温度和湿度试验中试验温度,加速因子为:
步骤4、计算加速因子;
根据产品历史数据,可以得到产品每个失效模式的加速模型参数,因此可以得到其在各应力下相较于常规使用条件的加速因子,整理如下表所示:
表3加速因子计算结果
步骤5、构建加速因子矩阵;
加速因子矩阵构建如下:
步骤6、加速因子矩阵运算:
步骤61、按照标准偏差最小理论确定加速应力水平,计算各应力水平下加速因子的标准偏差,计算公式如下:
计算结果如下:
表4各应力水平标准偏差计算结果
应力水平 | 75/70 | 90/85 | 85/85 | 75/90 | 95/90 |
标准偏差σ<sub>AF</sub> | 2.64 | 3.154 | 0.98 | 2.43 | 2.28 |
根据标准偏差计算结果,取标准偏差最小的一组应力作为试验条件:加速应力选择85℃/85%,
步骤62、对于所取的加速应力水平,根据竞争失效理论,产品的加速因子确定为应力水平下的加速因子最小值Af,即:
Af=min{Af1j,Af2j,...,Afnj,}
确定加速因子Af=182.4。
步骤7、建立加速试验载荷谱:
步骤71、加速试验载荷谱的描述公式如下:
式中:Ri为各应力作用下产品的可靠度;μS_i,μL_i为试验时间;a和b分别为S和L均值标准差的偏差系数;
步骤72、利用加速载荷谱设计方法,假设均值标准差的偏差系数a=b=0.1,根据给定数值的a和b,绘制放大系数k与各应力可靠度函数图,如图3所示;
步骤73、当可靠性指标R0=0.9608时,
即可计算出相应的放大系数k=1.287;
步骤8、计算修正加速因子;
大系数k=1.287,以此来对加速因子进行修正:A′f=Af/k=141.72。
步骤9、计算加速试验时间;
规定的MTBF指标为25000h,加速条件下须验证的MTBF指标为MTBFTest=MTBF/A′f=176.40h,加速试验时间为176.40h,可以此试验时间作为依据来设计加速验证试验,因此相较于传统常规验证试验,加速验证试验可大幅缩短试验时间,节省试验费用。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (4)
1.一种多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤1、分析造成产品失效的主要失效模式及其失效机理;
步骤2、根据步骤1中的分析结果,进一步分析并选取所述产品的敏感环境应力,用以进行试验条件设计;
步骤3、根据步骤2中选取的敏感环境应力,选择合适的加速模型,以描述所述产品失效时间与所经历的应力之间的数学关系;
步骤4、确定步骤3中选择的加速模型的相关参数,并计算不同加速条件相对于所述产品常规使用条件下的加速因子;
步骤5、根据步骤4计算得到的加速因子,建立加速因子矩阵,所述矩阵的列表示加速试验的应力水平,所述矩阵的行表示不同的失效模式,矩阵中的每一个数值表示产品在所述应力条件和所述失效模式下的加速因子;所述加速因子矩阵表达式如下:
式中,Afnr为各失效模式在各应力水平下的加速因子,n为失效模式,r为应力水平;
步骤6、对步骤5所述加速因子矩阵进行运算:
步骤61、按照标准偏差最小理论确定加速应力水平,计算各所述应力水平下所述加速因子的标准偏差,计算公式如下:
式中,1≤y≤r,σAF为加速因子标准偏差,Afxy为各失效模式在各应力水平下的加速因子,n为失效模式总数,x为失效模式,y为应力水平;
取标准偏差最小的一组应力作为试验条件;
步骤62、对于步骤61选取的所述加速应力水平,根据竞争失效理论,所述产品的加速因子确定为所述应力水平下的加速因子最小值Af:
Af=min{Af1j,Af2j,...,Afnj,}
式中:Af1j,Af2j,…,Afnj表示在应力水平j下,各失效模式的加速因子;
步骤7、建立加速试验载荷谱:
步骤71、加速试验载荷谱的描述公式如下:
式中:Ri为各应力作用下产品的可靠度;μs_i、μL_i均为试验时间;a和b分别为S和L均值标准差的偏差系数;
根据累积损伤模型,上式可简化为:
步骤72、根据给定数值的a和b,绘制系数k与各应力可靠度函数图;
步骤73、根据给定的可靠性指标,即可计算出相应的放大系数k;
步骤8、计算修正加速因子:Af′=Af/k;
步骤9、计算加速试验时间,并设计加速验证试验:所述加速试验时间计算公式为:Ttest=MTBF/Af′,根据Ttest的数值即可设计加速试验时间。
2.根据权利要求1所述的多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,其特征在于,所述步骤1中,采用FMMEA分析法,分析造成所述产品失效的失效模式及其失效机理。
3.根据权利要求1所述的多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,其特征在于,所述步骤4中,采用参数估计方法,确定加速模型的相关参数。
4.根据权利要求1所述的多失效模式下电子产品可靠性指标加速验证方法,其特征在于,所述步骤4中,利用相似产品数据,确定加速模型的相关参数。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113609449A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-05 | 北京计算机技术及应用研究所 | 惯性测量装置加速试验数据有效性评估方法 |
CN113624506A (zh) * | 2020-05-09 | 2021-11-09 | 郑州宇通集团有限公司 | 一种汽车零部件产品的寿命验证方法 |
CN114088117A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-02-25 | 中国兵器工业集团第二一四研究所苏州研发中心 | 一种复杂工况下mems惯性器件可靠性评测方法 |
CN114357812A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-04-15 | 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)) | 产品可靠性试验方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN115577538A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种基于产品失效机理的机械产品加速寿命试验设计方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140081583A1 (en) * | 2012-09-18 | 2014-03-20 | Payman Kianpour | Method for deterministic stress based risk reduction |
CN104459408A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-03-25 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 用加大温度应力的加速寿命试验验证产品可靠性的方法 |
CN106021928A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 中国人民解放军总参谋部第六十研究所 | 一种综合应力加速试验方法 |
CN106874582A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-06-20 | 吉林大学 | 一种电主轴加速寿命试验时间设计方法 |
CN108510133A (zh) * | 2017-02-23 | 2018-09-07 | 北京桑兰特科技有限公司 | 一种基于综合加速因子的机电产品可靠性指标评估方法 |
-
2019
- 2019-12-08 CN CN201911246213.1A patent/CN111079276B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140081583A1 (en) * | 2012-09-18 | 2014-03-20 | Payman Kianpour | Method for deterministic stress based risk reduction |
CN104459408A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-03-25 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 用加大温度应力的加速寿命试验验证产品可靠性的方法 |
CN106021928A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 中国人民解放军总参谋部第六十研究所 | 一种综合应力加速试验方法 |
CN106874582A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-06-20 | 吉林大学 | 一种电主轴加速寿命试验时间设计方法 |
CN108510133A (zh) * | 2017-02-23 | 2018-09-07 | 北京桑兰特科技有限公司 | 一种基于综合加速因子的机电产品可靠性指标评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王剑;翁雷;张慧;: "基于加速环境的可靠性指标验证试验", 电子产品可靠性与环境试验 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113624506A (zh) * | 2020-05-09 | 2021-11-09 | 郑州宇通集团有限公司 | 一种汽车零部件产品的寿命验证方法 |
CN113609449A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-05 | 北京计算机技术及应用研究所 | 惯性测量装置加速试验数据有效性评估方法 |
CN113609449B (zh) * | 2021-08-17 | 2024-05-31 | 北京计算机技术及应用研究所 | 惯性测量装置加速试验数据有效性评估方法 |
CN114088117A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-02-25 | 中国兵器工业集团第二一四研究所苏州研发中心 | 一种复杂工况下mems惯性器件可靠性评测方法 |
CN114357812A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-04-15 | 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)) | 产品可靠性试验方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN115577538A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种基于产品失效机理的机械产品加速寿命试验设计方法 |
CN115577538B (zh) * | 2022-10-14 | 2023-09-22 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种基于产品失效机理的机械产品加速寿命试验设计方法 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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