CN113074930A - 基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法 - Google Patents

基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，该方法为了实现在单一加速因子下对MEMS器件的寿命进行准确预测，在加速寿命试验时需考虑温度应力和循环应力对MEMS器件寿命的影响。加速寿命试验是在非正常应力水平的加速环境下，通过短时间内对产品施加高于正常水平的应力(如温度应力、循环应力等)，根据替代性试验得到的试验数据能够预测MEMS器件使用寿命，推导出在温度应力和循环应力环境下加速寿命试验数学模型的相关参数，以及在温度应力和循环应力环境下MEMS器件的寿命。

Description

基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法
技术领域
本发明属于微机电器件测试领域，具体涉及一种基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法。
背景技术
随着微机电系统技术(MEMS)的发展，MEMS器件已在通信领域、检测领域、传感领域等有着广泛的应用。基于微观结构的MEMS器件，其可靠性问题众多，如，温度、湿度、振动、冲击都能对其工作稳定性造成影响；且这些参量对MEMS器件的影响可靠性机理较为复杂，这成为了其发展的主要瓶颈。因此，MEMS器件的可靠性研究和寿命预测对MEMS器件的实际应用具有重要的理论与实践意义。
为了实现在较短的时间内对MEMS器件的寿命进行准确预测，因此需要对MEMS器件进行加速试验。现有的加速寿命试验主要针对电机、晶闸管器件、光缆等，并未有针对MEMS器件完整的加速寿命试验。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，以解决现有的MEMS器件加速寿命测试方法不足的问题。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，包括：
步骤1，对一组微机电器件进行温度加速试验或者循环应力加速试验，每类加速试验对应一个加速因子作为变量，每一类加速试验至少进行两组试验，每组试验加速因子的数值不同；试验过程中，一组微机电器件中至少两个微机电器件损坏时，所述组微机电器件的试验结束，获得所述损坏微机电器件损坏时一组微机电器件的损坏率，以及所述损坏微机电器件的失效时间；
步骤2，通过每个损坏微机电器件的失效时间和一组微机电器件的损坏率，结合威布尔分布模型，获得试验组微机电器件的形状参数和平均寿命；
步骤3，对于温度应力试验，通过试验组微机电器件的形状参数和平均寿命，结合阿伦尼斯模型，获得试验常数与对应活化能，进而得到温度应力为单一影响因子时的寿命预测公式；
对于循环应力试验，通过试验组微机电器件的形状参数和平均寿命，结合逆幂模型，获得试验常数与对应活化能，进而得到循环应力为单一影响因子时的寿命预测公式。
本发明的进一步改进在于：
优选的，一组微机电器件中的微机电器件数量≥5件。
优选的，步骤1中，试验过程中，每一个微机电器件连接有一个测试电路；通过测试电路根据设定时间检测并记录微机电器件是否正常运行，直至微机电器件发生损坏，记录此时该组微机电器件的损坏率及该微机电器件的失效时间；所述微机电器件的检测参数包括微机电器件的电阻、电容和谐振频率。
优选的，步骤2中的具体过程为：将每个损坏微机电器件的失效时间和损坏时一组微机电器件的损坏率分别代入威布尔分布模型中，获得每一组微机电器件试验条件下的形状参数和平均寿命。
优选的，所述威布尔分布模型为：
Figure BDA0003024737640000034
其中，t是失效时间，m是形状参数，η表示器件的平均寿命，F(t)是t时刻的故障率。
优选的，所述威布尔分布模型可以变形为：
Figure BDA0003024737640000031
优选的，步骤2中，结合每组的平均寿命通过以下公式能够获得温度应力下的加速系数τ1和循环应力下的加速系数τ2：
Figure BDA0003024737640000032
Figure BDA0003024737640000033
其中Ta和Tb分别表示两次温度应力试验时施加的温度值，单位为开尔文。
其中va和vb分别表示两次循环应力试验时施加的电压值，单位为伏特。
优选的，步骤3中，所述阿伦尼斯模型为：
η1＝A1eE/KT (6)
其中，η1是设备器件平均寿命，E是活化能，K是玻尔兹曼常数为8.617*10-5eV/℃，T是温度应力单位开尔文，A1是与试验机理和试验条件相关的一个常数。
优选的，步骤3中，所述逆幂模型：
η2＝A2vE (7)
其中，η2是设备器件平均寿命，E是活化能，v是扭转应力，A2是与试验机理和试验条件相关的一个常数。
优选的，所述微机电器件包括能量采集器、执行器和传感器。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，该方法为了实现在单一加速因子下对MEMS器件的寿命进行准确预测，在加速寿命试验时需考虑温度应力和循环应力对MEMS器件寿命的影响。加速寿命试验是在非正常应力水平的加速环境下，通过短时间内对产品施加高于正常水平的应力(如温度应力、循环应力等)，根据替代性试验得到的试验数据能够预测MEMS器件使用寿命，推导出在温度应力和循环应力环境下加速寿命试验数学模型的相关参数，以及在温度应力及循环应力环境下MEMS器件的寿命。本发明分别用阿伦尼斯模型与逆幂模型作为温度应力与循环应力加速寿命模型，使用威布尔分布对测得的实验结果进行拟合计算，得到不同应力下的加速因子，进而推导出微镜在额定工况下的使用寿命。该测试方法能够实现在较短的时间内对MEMS器件的寿命进行准确预测。
附图说明
图1是本发明实施例的一种单一加速因子的微机电器件寿命预测方法试验流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
MEMS器件失效机理众多，加速因子众多，其中主要包括温度、振动、应力、湿度等。在温度与应力环境下，MEMS器件最常见的失效方式为疲劳失效。疲劳失效会导致杨氏模量偏移，进而导致MEMS器件的谐振频率和输出信号变化。在振动环境下，断裂是MEMS器件最常见的失效方式，其主要是由材料疲劳而引起的断裂，主要发生在MEMS器件的梳齿结构和微梁结构。在湿度环境下，MEMS器件最常见的失效方式为粘附，其主要发生在梳齿结构以及距离较近的部件之间。使用过程中可以通过良好的封装与稳定的运行环境在很大程度上减少由空气湿度及冲击引起的器件失效。实验过程提供的温度应力及循环应力加速寿命试验能有效的表征MEMS器件失效机理，能够准确的预测MEMS器件额定工况下使用寿命。本发明使用寿命加速试验，缩短试验时间，提高试验效率，降低试验成本。
本发明公开了一种于单一加速因子下预测微器件可靠性寿命的方法，该方法适用于微机电器件，包括但不限于如能量采集器、执行器、传感器等。本发明包括两部分，分别是温度应力测试中的数学模型以及循环应力下的数学模型。实际在方法在测试应用过程中，根据MEMS器件的实际情况选择，具体和微机电器件的服役相关，若MEMS器件实际服役环境中应力为主要的破坏因素，则进行循环应力下的数学模型试验，若微机电器件实际服役环境中，温度为主要的破坏因素，则进行温度应力测试的数学模型。参见图1，本发明的过程具体包括以下步骤：
步骤1，进行单因素试验
针对温度应力试验，为了计算出相应的参数得到不同温度应力下的加速因子，设计至少a、b两组温度应力试验，实际情况，该数量可以增多。具体的，每组测试MEMS器件至少5件，通过烘箱加热，试验条件可从60℃至300℃中选取至少两个温度点。每组试验两个及以上器件发生故障时停止试验。
针对循环应力试验，循环应力即随时间周期性变化的应力。本实施例采用微镜作为试验对象，微镜的扭转梁是整个产品的关键部位；影响扭转硅梁失效的因素众多，如循环应力的幅值大于单周断裂强度一半时引起的疲劳，空气湿度较高引起的粘黏、氧化，温度引起的应力不均匀等。根据实际的服役情况，选择主要的单一影响因素作为试验的加速因子，具体的，每组测试微机电器件至少5件，每组试验两个及以上器件发生故障时停止试验。
上面两个试验过程中，MEMS器件连接有测试电路，根据设定时间并记录观察MEMS器件的工作状态，直至MEMS器件发生损坏。MEMS器件的工作状态主要检测手段包括但不限于对其电阻、电容、谐振频率等参量的测量。
步骤2，根据试验结果计算器件的寿命和参数
常见的加速寿命实验分布有指数分布、威布尔分布、对数正态分布于正态分布。由于MEMS器件是集微机械与电子元器件的统一体，一般分布为指数分布或威布尔分布。当威布尔分布中的参数不同时，它可以蜕化为指数分布、瑞利分布和正态分布。具体的基于以下公式获取威布尔分布模型：
Figure BDA0003024737640000061
其中，t是失效时间，m是形状参数，η表示器件的平均寿命，F(t)是t时刻的故障率。通过试验获得威布尔分布模型的相关参数。
设a组试验发生两个及以上故障时的时间分别为ta1、ta2、……tai、……(i≥1)。
由试验可得知tai等时刻的故障率，由两组试验数据即可根据威布尔分布模型计算可获得其模型对应的每次试验的失效时间t和故障率F(t)。
更为具体的，将公式(1)进行变形后可以得到下面的公式(2)和公式(3)，将实验数据直接代入至下面的公式，能够更直接的获得参数，将每组试验中多个失效器件对应的失效时间t和故障率F(t)带入至下面的公式(2)和公式(3)中，获得a组试验的形状参数ma与器件的平均寿命ηa。
Figure BDA0003024737640000071
Figure BDA0003024737640000072
同理，b组试验可得到相对应的形状参数mb与器件的平均寿命ηb。
通过ηa/ηb即可求得在温度应力下的加速系数τ1和循环应力下的加速系数τ2。
具体的：
Figure BDA0003024737640000073
Figure BDA0003024737640000074
其中Ta和Tb分别表示温度应力试验时所施加的温度值，单位为开尔文。
其中va和vb分别表示循环应力试验是所施加的电压值，单位为伏特。
步骤3，通过阿伦尼斯模型计算加速度应力的平均寿命，通过逆幂(Inverse powermodel)模型计算循环应力的加速模型。
具体的，
阿伦尼斯模型适用于温度应力时的加速模型。
具体的，基于以下公式获取阿伦尼斯模型：
η1＝A1eE/KT (6)
其中，η1是设备器件平均寿命，E是活化能，K是玻尔兹曼常数为8.617*10-5eV/℃，T是温度应力单位开尔文，A1是与试验机理和试验条件相关的一个常数。将上面通过温度应力试验获得的ma与器件的平均寿命ηa，带入至阿伦尼斯模型中能够获得E和A1，则获得了该设备器件的日常服役环境下的寿命计算公式。
逆幂模型适用于循环应力时的加速模型。逆幂模型适用于循环应力的加速模型。
具体的，基于以下公式获取逆幂模型：
η2＝A2vE (7)
其中，η2是设备器件平均寿命，E是活化能，v是扭转应力，A2是与试验机理和试验条件相关的一个常数。将上面通过循环应力试验获得的ma与器件的平均寿命ηa，带入至逆幂模型(7)中，获得E，获得在日常服役下，影响因素为交变应力时的计算寿命的公式。
最后将对应的器件平均寿命η与加速系数τ相乘即可得到器件在额定工作环境中的寿命。
实施例1温度应力(恒定应力)
步骤1，记录电磁式MEMS微镜环境初始温度值；
本试验选取电磁式MEMS微镜为试验对象。微镜的扭转梁是整个产品的关键部位；影响扭转硅梁失效的因素众多，如循环应力的幅值、温度等环境因素。
为了计算出相应的参数得到不同温度应力下的加速系数，设计至少a、b两组温度应力试验。试验首先测量MEMS器件在实验箱中的初始温度值，将20件MEMS微镜放置于烘箱中加热，烘箱的加热温度分别为80℃和120℃，试验过程中，根据设定时间并记录观察测试电路的电容值和电阻值，以及MEMS器件的谐振频率，当试验中两个及以上器件发生故障时停止试验；对于a组，加热温度为80℃时，第一个故障发生在3000h，第二故障发生在2800h；对于b组，当加热温度为120℃时，第一个故障发生在1000h，第二故障发生在800h；
步骤2，根据威布尔模型计算器件的寿命和形状参数
Figure BDA0003024737640000091
其中，t是失效时间，m是形状参数，η表示器件的平均寿命，F(t)是t时刻的故障率；
根据实验结果得知对于a组，ta1＝3000h，F(ta1)＝1/20；ta2＝2800h，F(ta2)＝2/20；
对于b组，tb1＝1000h，F(tb1)＝1/20；tb2＝800h，F(tb2)＝2/20；
将以上两点带入威布尔分布可得80℃和120℃试验下的：η和m，通过上面的步骤可以获得：(ηa，80+273)，(ηb，120+273)；
步骤3，通过阿伦尼斯模型计算常温下MEMS器件的寿命
η1＝A1eE/KT
将步骤2获得的两个计算数值，带入至上式中，可以获得A1和E，进而获得当T为常温下式的预测寿命公式。
实施例2
步骤1，根据试验对象选取合适循环应力；
循环应力即随时间周期性变化的应力。本实施例采用微镜作为试验对象，微镜的扭转梁是整个产品的关键部位；影响扭转硅梁失效的因素众多，如循环应力的幅值大于单周断裂强度一半时引起的疲劳，空气湿度较高引起的粘黏、氧化，温度引起的应力不均匀等。其中电压应力对微镜的影响较大，基于循环应力要求以及电磁式MEMS微镜工作方式，因此本次试验选取交流电压应力作为循环应力。为了计算出相应的参数得到不同循环应力下的加速系数，设计至少a、b两组循环应力试验。
若微镜偏转角度与驱动电压幅值成线性关系，则两组试验的电压应力分别选取sin(100*2*pi*t)和5*sin(100*2*pi*t)，每组均有20个微镜，试验过程中结果为：
a组sin(100*2*pi*t)下，第一个故障发生在3000h，第二故障发生在2800h；
b组5*sin(100*2*pi*t)下，第一个故障发生在1000h，第二故障发生在800h；
步骤2，根据威布尔模型计算器件的寿命和形状参数；
Figure BDA0003024737640000101
其中，t是失效时间，m是形状参数，η表示器件的平均寿命，F(t)是t时刻的故障率；
根据实验结果得知对于a组，ta1＝3000h，F(ta1)＝1/20；ta2＝2800h，F(ta2)＝2/20；
对于b组，tb1＝1000h，F(tb1)＝1/20；tb2＝800h，F(tb2)＝2/20；
将以上两点带入威布尔分布可得：η、m；
通过以上计算可得两点：(ηa，1)，(ηb，5)。
步骤3，将上面的两点带入至逆幂模型中
上面的步骤中，若微镜偏转角度和驱动电压频率成线性关系，则将频率带入；把以上两点带入到逆幂模型中得：A2、E；
那么若正常偏转角度下(0.5*sin(100*2*pi*t))微镜寿命η可由逆幂模型得：
η2＝A2vE
其中，v＝0.5，A2、E、K均已知。
获得该公式后，则可获得该器件在其他电压应力下的寿命。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，包括：
步骤1，对一组微机电器件进行温度加速试验或者循环应力加速试验，每类加速试验对应一个加速因子作为变量，每一类加速试验至少进行两组试验，每组试验加速因子的数值不同；试验过程中，一组微机电器件中至少两个微机电器件损坏时，所述组微机电器件的试验结束，获得所述损坏微机电器件损坏时一组微机电器件的损坏率，以及所述损坏微机电器件的失效时间；
步骤2，通过每个损坏微机电器件的失效时间和一组微机电器件的损坏率，结合威布尔分布模型，获得试验组微机电器件的形状参数和平均寿命；
步骤3，对于温度应力试验，通过试验组微机电器件的形状参数和平均寿命，结合阿伦尼斯模型，获得试验常数与对应活化能，进而得到温度应力为单一影响因子时的寿命预测公式；
对于循环应力试验，通过试验组微机电器件的形状参数和平均寿命，结合逆幂模型，获得试验常数与对应活化能，进而得到循环应力为单一影响因子时的寿命预测公式。
2.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，一组微机电器件中的微机电器件数量≥5件。
3.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，步骤1中，试验过程中，每一个微机电器件连接有一个测试电路；通过测试电路根据设定时间检测并记录微机电器件是否正常运行，直至微机电器件发生损坏，记录此时该组微机电器件的损坏率及该微机电器件的失效时间；所述微机电器件的检测参数包括微机电器件的电阻、电容和谐振频率。
4.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，步骤2中的具体过程为：将每个损坏微机电器件的失效时间和损坏时一组微机电器件的损坏率分别代入威布尔分布模型中，获得每一组微机电器件试验条件下的形状参数和平均寿命。
5.根据权利要求4所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，所述威布尔分布模型为：
Figure FDA0003024737630000021
其中，t是失效时间，m是形状参数，η表示器件的平均寿命，F(t)是t时刻的故障率。
6.根据权利要求5所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，所述威布尔分布模型可以变形为：
Figure FDA0003024737630000022
Figure FDA0003024737630000023
7.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，步骤2中，结合每组的平均寿命通过以下公式能够获得温度应力下的加速系数τ1和循环应力下的加速系数τ2：
Figure FDA0003024737630000024
Figure FDA0003024737630000025
其中Ta和Tb分别表示两次温度应力试验时施加的温度值，单位为开尔文；
其中va和vb分别表示两次循环应力试验时施加的电压值，单位为伏特。
8.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，步骤3中，所述阿伦尼斯模型为：
η1＝A1eE/KT (6)
其中，η1是设备器件平均寿命，E是活化能，K是玻尔兹曼常数为8.617*10-5eV/℃，T是温度应力单位开尔文，A1是与试验机理和试验条件相关的一个常数。
9.根据权利要求1所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，步骤3中，所述逆幂模型：
η2＝A2vE (7)
其中，η2是设备器件平均寿命，E是活化能，v是扭转应力，A2是与试验机理和试验条件相关的一个常数。
10.根据权利要求1-9任意一项所述的基于单一加速因子的微机电器件寿命预测方法，其特征在于，所述微机电器件包括能量采集器、执行器和传感器。
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